Pandas のベクトル化における「map」、「applymap」、および「apply」はどのように異なりますか?

Pandas のベクトル化メソッド:map、applymap、および apply

Pandas は、関数をデータ構造に適用するための便利なメソッドを提供します。 map、applymap、および apply の 3 つのメソッドは、データの操作と変換を容易にするメソッドです。各メソッドは特定の目的を果たし、その使用法は目的の結果によって異なります。

map

map は、関数を要素ごとにシリーズに適用するときに使用されます。変換された値を含む新しいシリーズを返します。

applymap

import pandas as pd

series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

def square(x):
    return x ** 2

squared_series = series.map(square)

print(squared_series)
# Output:
# 0    1
# 1    4
# 2    9
# 3   16
# 4   25
# dtype: int64

applymap は関数を適用します。要素ごとに DataFrame に変換します。変換された値を使用して新しい DataFrame を作成します。

例:

apply

df = pd.DataFrame({
    'name': ['John', 'Jane', 'Tom'],
    'age': [20, 25, 30]
})

def capitalize(x):
    return x.capitalize()

df['name'] = df['name'].applymap(capitalize)

print(df)
# Output:
#    name  age
# 0  John   20
# 1  Jane   25
# 2  Tom    30

apply により、さらに多くのことが可能になります。関数を行単位または列単位で DataFrame に適用することによる複雑な変換。結果を含む Series または DataFrame を返します。

例:

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