Pandas의 `map`, `applymap` 및 `apply`는 데이터 조작에서 어떻게 다릅니까?

Pandas의 'map', 'applymap', 'apply'의 뉘앙스 살펴보기

데이터 조작의 영역에서 Pandas 라이브러리는 표 형식 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 방법을 제공하는 초석입니다. 이 중에서 'map', 'applymap', 'apply'가 매우 중요합니다. 그러나 그 미묘한 차이로 인해 때때로 사용자가 혼란스러울 수 있습니다.

'apply'와 'applymap' 구별

두 방법 모두 DataFrame에서 작동하지만 주요 차이점은 세분성에 있습니다. 그들의 응용 프로그램의. 'apply' 함수는 행 단위 또는 열 단위로 작동하여 특정 값을 추출하거나 전체 행이나 열에 대해 계산을 수행합니다.

반면, 'applymap'은 요소 단위로 작동하여 다음을 처리합니다. DataFrame의 각 개별 셀 값. 이는 데이터 유형의 서식 지정이나 변환 등 DataFrame의 모든 요소에 함수를 적용해야 할 때 특히 유용합니다.

시리즈용 'map' 소개

DataFrames와 1차원적으로 동일한 Series는 요소별 함수 적용을 위한 고유한 방법인 'map'을 자랑합니다. 전체 DataFrame에서 작동하는 'applymap'과 달리 'map'은 Series용으로 특별히 설계되었습니다.

Illuminate 사용법

이러한 방법을 설명하려면 다음을 고려하세요. 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

'적용'을 사용하면 각 범위(최대 - 최소)를 계산할 수 있습니다. 열:

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

'applymap'을 사용하면 각 부동 소수점 값을 문자열로 형식화할 수 있습니다.

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

마지막으로 'e' 열에 'map'을 사용하여 DataFrame:

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

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