データ操作における Pandas の `map`、`applymap`、および `apply` はどのように異なりますか?

Pandas の 'map'、'applymap'、および 'apply' のニュアンスを詳しく見る

データ操作の領域では、 Pandas ライブラリは基礎として機能し、表形式データを効率的に処理するための多数のメソッドを提供します。このうち、「map」、「applymap」、「apply」が重要です。ただし、その微妙なニュアンスがユーザーを混乱させることがあります。

'apply' と 'applymap' の区別

どちらのメソッドも DataFrame で動作しますが、主な違いは粒度にあります。彼らのアプリケーションの。 「apply」は行単位または列単位で機能し、特定の値を抽出したり、行または列全体で計算を実行したりできます。

一方、「applymap」は要素単位で動作し、処理を行います。 DataFrame 内の個々のセルの値。これは、データ型の書式設定や変換など、DataFrame のすべての要素に関数を適用する必要がある場合に特に便利です。

シリーズの 'map' の紹介

DataFrame に相当する 1 次元の Series は、要素単位の関数適用のための独自のメソッド「map」も誇ります。 DataFrame 全体を操作する 'applymap' とは異なり、'map' はシリーズ用に特別に設計されています。

使用法を説明する例

これらのメソッドを説明するには、次のことを考慮してください。 DataFrame:

	b	d	e
Utah	-0.03	1.08	1.28
Ohio	0.65	0.83	-1.55
Texas	0.51	-0.88	0.20
Oregon	-0.49	-0.48	-0.31

「apply」を使用すると、範囲 (最大値) を計算できます。各列の最小値を引いたもの:

df.apply(lambda x: x.max() - x.min())

「applymap」を使用すると、各浮動小数点値を文字列としてフォーマットできます:

df.applymap(lambda x: '%.2f' % x)

最後に、 DataFrame の「e」列:

df['e'].map(lambda x: '%.2f' % x)

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