Wie unterscheiden sich die Methoden „map', „applymap' und „apply' von Pandas?

Verstehen der Unterschiede zwischen Map-, Applymap- und Apply-Methoden in Pandas

Bei der Arbeit mit Vektorisierung in Pandas ist es wichtig, die Unterschiede zu verstehen zwischen den Methoden „map“, „applymap“ und „apply“. Diese Methoden bieten flexible Möglichkeiten, Funktionen elementweise oder zeilen-/spaltenweise auf DataFrames und Serien anzuwenden.

Map:
Map ist eine Series-Methode, die für elementweise Operationen entwickelt wurde . Es nimmt eine Funktion und wendet sie auf jedes Element in einer Serie an. Betrachten Sie das folgende Beispiel:

import pandas as pd

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

Ausgabe:

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

Applymap:
Applymap ist eine DataFrame-Methode, die elementweise Operationen für das Ganze durchführt Datenrahmen. Es wendet die angegebene Funktion auf jedes einzelne Element innerhalb des DataFrame an:

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

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

Ausgabe:

   A   B
0  1.00  4.00
1  2.00  5.00
2  3.00  6.00

Anwenden:
Im Gegensatz zu „map“ und „applymap“ gilt „apply“. Arbeitet mit Zeilen oder Spalten eines DataFrame. Es nimmt eine Funktion und wendet sie auf jede Zeile oder Spalte an, abhängig vom angegebenen Achsenparameter:

# 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)

Ausgabe:

0    3
1    5
2    6
dtype: int64

A    1
B    4
dtype: int64

Überlegungen zur Verwendung:

• Verwenden Sie Map für elementweise Operationen an Reihen.
• Verwenden Sie Applymap für elementweise Operationen auf DataFrames.
• Verwenden Sie „Apply“ für zeilen- oder spaltenweise Operationen auf DataFrames.

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