Pandas DataFrame: применить функцию ко всем столбцам

Я могу использовать .map(func) для любого столбца в df, например:

df=DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6],'b':[2,3,4,5,6,7]})

df['a']=df['a'].map(lambda x: x > 1)

Я мог бы также:

df['a'],df['b']=df['a'].map(lambda x: x > 1),df['b'].map(lambda x: x > 1)

Есть ли более питонический способ применения функции ко всем столбцам или всему кадру (без цикла)?

Ответ 1

Если вы правильно поняли, вы ищете метод applymap.

>>> print df
   A  B  C
0 -1  0  0
1 -4  3 -1
2 -1  0  2
3  0  3  2
4  1 -1  0
>>> print df.applymap(lambda x: x>1)
       A      B      C
0  False  False  False
1  False   True  False
2  False  False   True
3  False   True   True
4  False  False  False

Ответ 2

Начиная с 0.20.0, вы можете использовать transform

In [578]: df.transform(lambda x: x > 1)
Out[578]:
       A      B      C
0  False  False  False
1  False   True  False
2  False  False   True
3  False   True   True
4  False  False  False

In [579]: df
Out[579]:
   A  B  C
0 -1  0  0
1 -4  3 -1
2 -1  0  2
3  0  3  2
4  1 -1  0

И для этого упрощенного случая, почему бы просто не использовать df > 1?

In [582]: df > 1
Out[582]:
       A      B      C
0  False  False  False
1  False   True  False
2  False  False   True
3  False   True   True
4  False  False  False