Python pandas中map与applymap的工作机制差异疑问

你的理解完全正确，两者的核心作用逻辑差异如下：

• applymap 仅作用于DataFrame对象，执行时会遍历DataFrame的每一个单元格标量值，将单个值传入你定义的函数执行运算。
  你写的df.applymap(lambda f: f*2 if f < 7 else f)可以正常运行，就是因为每次传入lambda的f都是单个数值，f<7的判断返回单个布尔值，符合if条件的要求。
• apply 作用于DataFrame时，默认将整列作为一个完整的Series对象传入函数（调整axis=1可改为按整行传入），不会直接操作单个标量值。
  你第一次写的df.apply(lambda f: f*2)没有报错，是因为Series本身支持和数值做广播运算，整列乘2的操作合法，最终结果和applymap执行效果一致。但第二个逻辑中f <7的判断对象是整列Series，返回的是一组布尔值，无法直接作为if语句的判断条件（if要求输入单个布尔值），因此触发报错。

额外补充你提到的map方法的逻辑：map仅适用于Series对象，作用逻辑和applymap一致，遍历Series的每个标量值执行传入的函数。如果想要用apply实现和第二个applymap一致的效果，可以嵌套一层map处理单列的每个值，写法如下：

df.apply(lambda col: col.map(lambda f: f*2 if f <7 else f))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hasan Malik