Python é uma ótima linguagem para fazer análise de dados, principalmente por causa do fantástico ecossistema de pacotes python centrados em dados. O Pandas é um desses pacotes e torna a importação e análise de dados muito mais fácil.

Dataframe.applymap() método aplica uma função que aceita e retorna um escalar para cada elemento de um DataFrame.

Syntax: DataFrame.applymap(func)

Parameters:
func: Python function, returns a single value from a single value.

Returns: Transformed DataFrame.

Para obter o link para o arquivo CSV usado no código, clique aqui

Exemplo # 1: aplique a applymap()função no dataframe para encontrar o não. de caracteres em todas as células.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Making data frame from the csv file
df = pd.read_csv("nba.csv")
  
# Printing the first 10 rows of 
# the data frame for visualization
df[:10]

# Using lambda function we first convert all 
# the cell to a string value and then find
# its length using len() function
df.applymap(lambda x: len(str(x)))

Saída:

observe como todos os valores de nan foram convertidos para a string nan e seu comprimento é avaliado como 3.

 
Exemplo # 2: Anexar _X em cada célula usando a applymap()função.

Para anexar _X em cada célula, primeiro converta cada célula em uma string.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Making data frame from the csv file
df = pd.read_csv("nba.csv")
  
# Using applymap() to append '_X'
# in each cell of the dataframe
df.applymap(lambda x: str(x) + '_X')

Saída: