Question

我读到apply函数将整个系列作为输入，并将自定义函数应用于该系列。但是我将以下函数应用于数据帧中的col，它的工作方式就像是明智地传递数据元素一样（因为它正在拆分该列中的每个值，并且我无法理解如何在整个列上完成该操作）

def get_date(value):
    value_str = str(value)
    d = value_str.split("T")
    d1 = pd.to_datetime(d[0])
    return d1

在这种情况下，如果有人可以清楚地区分python中的apply和applymap，那就太好了。

Answer 1

def get_date(value):
    value_str = str(value)
    d = value_str.split(" ")
    d1 = pd.to_datetime(d[0])
    return pd.Series([d1], index=['date'])

df = pd.DataFrame({'full_date': pd.date_range('2018-6-20 10:00:00.123', periods=10, freq='5H')})
df[['date']] = df['full_date'].apply(get_date)

df（输入）：

                  full_date
0   2018-06-20 10:00:00.123
1   2018-06-20 15:00:00.123
2   2018-06-20 20:00:00.123
3   2018-06-21 01:00:00.123
4   2018-06-21 06:00:00.123
5   2018-06-21 11:00:00.123
6   2018-06-21 16:00:00.123
7   2018-06-21 21:00:00.123
8   2018-06-22 02:00:00.123
9   2018-06-22 07:00:00.123

df（Ouput）：

                  full_date       date
0   2018-06-20 10:00:00.123 2018-06-20
1   2018-06-20 15:00:00.123 2018-06-20
2   2018-06-20 20:00:00.123 2018-06-20
3   2018-06-21 01:00:00.123 2018-06-21
4   2018-06-21 06:00:00.123 2018-06-21
5   2018-06-21 11:00:00.123 2018-06-21
6   2018-06-21 16:00:00.123 2018-06-21
7   2018-06-21 21:00:00.123 2018-06-21
8   2018-06-22 02:00:00.123 2018-06-22
9   2018-06-22 07:00:00.123 2018-06-22

在python中应用函数（dataframe）

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