将log2变换应用于Pandas DataFrame

Question

将log2变换应用于Pandas DataFrame

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我想使用applymap和np2.log2对数据应用log2，并使用箱线图展示它，这是我编写的代码：

：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

data = pd.read_csv('testdata.csv')
df = pd.DataFrame(data)

################################
    # a.
df.boxplot()
plt.title('Raw Data')

################################
    # b.
df.applymap(np.log2)
df.boxplot()
plt.title('Normalized Data')

以下是我得到的原始数据的箱线图，这是可以的，但是在应用log2转换后，我得到了相同的箱线图！！！请问有人能告诉我我做错了什么，应该如何使用applymap和np.log2来纠正并获得归一化的数据？

- Hashmatullah Noorzai

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{btsdaf} - Shihe Zhang

{btsdaf} - Hashmatullah Noorzai

@Hazmat Glad to be helpful. - Shihe Zhang

在接受答案之前，@Hazmat最好停下来重新考虑一下是否applymap是在这里使用的正确函数。 - cs95

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3个回答

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根据API参考文档中的说明，DataFrame.applymap(func)方法将应用于DataFrame的每个元素，类似于对DataFrame中的每个Series执行map(func, series)操作。它不会改变DataFrame本身，你需要获取返回值并使用它。

- Shihe Zhang

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虽然你的建议并不是“错误”的，但当numpy同样擅长一次处理整个数据框时，它非常低效。我在答案中添加了一些计时，这样你就可以看到发生了什么。applymap和嵌套循环没有什么区别。 - cs95

{btsdaf} - Shihe Zhang

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熊猫(Pandas)现在有transform()函数，对于您的情况来说，它相当于：

df = df.transform(lambda x: np.log2(x))

- Archie

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可以查看英文原文，
原文链接

- cs95 · Accepted Answer

一个更快的方法是：

df = np.log2(df)

不要忘记将结果分配回df。