Wie unterscheiden sich „map', „applymap' und „apply' von Pandas in der Datenmanipulation?

Eintauchen in die Nuancen von „map“, „applymap“ und „apply“ in Pandas

Im Bereich der Datenmanipulation Die Pandas-Bibliothek ist ein Eckpfeiler und bietet eine Fülle von Methoden für den effizienten Umgang mit Tabellendaten. Unter diesen sind „map“, „applymap“ und „apply“ von großer Bedeutung. Ihre subtilen Nuancen können jedoch manchmal Benutzer verwirren.

Unterscheidung von „apply“ und „applymap“

Während beide Methoden auf DataFrames arbeiten, liegt ihr Hauptunterschied in der Granularität ihrer Bewerbung. „Apply“ funktioniert zeilen- oder spaltenweise und ermöglicht so die Extraktion spezifischer Werte oder die Durchführung von Berechnungen für ganze Zeilen oder Spalten.

Andererseits arbeitet „applymap“ auf elementweiser Basis und verarbeitet jeden einzelnen Zellenwert im DataFrame. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie eine Funktion auf jedes Element des DataFrame anwenden müssen, beispielsweise zum Formatieren oder Konvertieren von Datentypen.

Einführung von „map“ für Serien

Series, das eindimensionale Äquivalent von DataFrames, verfügt außerdem über eine eigene Methode zur elementweisen Funktionsanwendung: „map“. Im Gegensatz zu „applymap“, das auf gesamten DataFrames arbeitet, ist „map“ speziell für Serien konzipiert.

Beispiele für die Verwendung von Illuminate

Um diese Methoden zu veranschaulichen, betrachten Sie Folgendes 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

Mit „Anwenden“ können wir den Bereich (Max minus Min) jedes einzelnen berechnen Spalte:

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

Mit „applymap“ können wir jeden Gleitkommawert als Zeichenfolge formatieren:

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

Abschließend verwenden wir „map“ in der Spalte „e“ von der DataFrame:

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

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