Pandas의 `map`, `applymap` 및 `apply` 메서드는 어떻게 다릅니까?

Pandas에서 Map, Applymap, Apply 메서드의 차이점 이해

Pandas에서 벡터화 작업을 할 때 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. map, applymap 및 apply 메소드 사이. 이러한 메서드는 DataFrames 및 Series에 요소별 또는 행/열별로 함수를 적용하는 유연한 방법을 제공합니다.

Map:
Map은 요소별 작업을 위해 설계된 시리즈 메서드입니다. . 함수를 취하여 시리즈의 각 요소에 적용합니다. 다음 예를 고려하십시오.

import pandas as pd

series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
squared_series = series.map(lambda x: x ** 2)
print(squared_series)

출력:

0    1
1    4
2    9
3   16
4   25
dtype: int64

Applymap:
Applymap은 전체 요소에 대해 요소별 작업을 수행하는 DataFrame 메서드입니다. 데이터프레임. DataFrame 내의 각 개별 요소에 지정된 기능을 적용합니다:

dataframe = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})

formatted_dataframe = dataframe.applymap(lambda x: f'{x:.2f}')
print(formatted_dataframe)

출력:

   A   B
0  1.00  4.00
1  2.00  5.00
2  3.00  6.00

적용:
map 및 applymap과 달리 apply DataFrame의 행이나 열에서 작동합니다. 함수를 가져와 지정된 축 매개변수에 따라 각 행이나 열에 적용합니다.

# Apply function to each row
row_max = dataframe.apply(lambda row: row.max(), axis=1)
print(row_max)

# Apply function to each column
col_min = dataframe.apply(lambda col: col.min(), axis=0)
print(col_min)

출력:

0    3
1    5
2    6
dtype: int64

A    1
B    4
dtype: int64

사용 고려 사항:

• 요소별 작업에 맵을 사용하세요. 시리즈.
• DataFrames의 요소별 작업에는 applymap을 사용하세요.
• DataFrames의 행 또는 열별 작업에는 Applymap을 사용하세요.

위 내용은 Pandas의 `map`, `applymap` 및 `apply` 메서드는 어떻게 다릅니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!