引言
根据数据的某列进行打标签操作在数据分析领域极度常用，对于一些较为复杂的打标签方法，Python 与 SQL 都能很好的实现，这篇针对 Python，主要用到 map，apply 与 transform 等函数，从初阶到高阶，体会方法的异同优劣。
与此同时，SQL 的打标签方法除了在业务上常用，也是一个面试的小考点，具体见以下两篇文章。
SQL 面试经典 & 业务实战(一)
https://blog.csdn.net/weixin_43329700/article/details/104118169
SQL 面试经典 & 业务实战(三)
https://blog.csdn.net/weixin_43329700/article/details/104207897
业务背景 & 实现效果
针对背景某地区房价数据进行数据分析过程中的打标签操作，增加可读性的同时也可以根据源数据集来增加一些本来没有的变量，并对并生成可能会对模型精度有提升效果的布尔变量。如生成如下新的一列变量
- 生成一列每个地区各自的房价平均值，并与源数据的房价对比，看该地区的某一房价是在平均值之上还是平均值之下
- 增加标签：每一个客户的浏览时长是在平均值之上(1)还是之下(0)，从而探究之上的是不是会更有可能购买产品，之上购买的概率会大多少？
口说无凭，看一下效果图即可
源数据（只展示一小部分，网络爬虫获取）
map
需求：将地区列 dist 的拼音全部转换成对应的中文
方法1：最 low 最强硬的 replace 法
方法2
老司机 map 字典映射法，关于 map 的方法以及其他相关方法就不一一述说了，只是针对打标签而言。
apply
刚刚的 map 针对的是 “静态数据”，即为名义变量，“动态数据” 如 roomnum 房间数量列则为数值变量，既然是数值变量，那数目肯定非常多，像 AREA 面积列，分类后的唯一固定值太多了，不像地区那样就那么六个，这时候就可以祭出 apply 了。同样，作为必会且极度出名的 apply，使用方法也无须多言，这里依然只是针对打标签而言。
需求：给房间数目 roomnum 分层
- 1 ~ 2 个：少(0)
- 3 个或以上：多(1)
同理，添加与平均房价相比的 price_bool 变量亦如此，不多赘述
apply 作用机理
重点来了！
与平均房价相比的 price_bool 变量的添加难度还不大，那 根据地区划分 的平均房价变量呢，即每个地区某一房价与该地区的平均房价相比，听起来有点拗口。下面来拆解流程
探索性数据分析查看一下各地区的平均房价分布情况
由 boxenplot 可以看出不同地区房价的中位数和分布情况的差异还是比较大的，上述看似简单的图其实包含了不少可视化的设置与细节，后续将会继续输出大量实用的可视化的文章，可以直接关注。
- 图例设置，字体细节
- 图片整体风格，底色可调
- 背景网格，增强可读性
- 左上右边框隐去，视野更加聚焦于图形
- 底轴 x 轻微向下与偏移，整洁不臃肿
上述图形的代码和设置均可以封装在自写库中，用到时只需引入自己写的图形库，一行短代码，一个小函数即可。
所以如果能够分别求出每个地区的房价的平均值，再与该地区的源房价进行比较，那就完美了。
法1：经验者的 to_dict 构造字典配合 map 映射法
groupby 作用机理
还有没有更能体现实力的方法呢？—— transform
transform 作用机理
后记
后续有更多的 Python 数据分析(清洗评估及各种操作)，可视化，网络爬虫，SQL 面试，商业实战，Excel 实战，Word 论文排版，心理学等，助力全面发展。