그림 pandas의 함수 적용 처리
DataFrame 및 Series
열(columns)이 복수인가 어떤지의 차이.DataFrame["列名"]
라고 하면 Series
를 돌려준다.
Series.map() 및 DataFrame.applymap()
map()
, applymap()
는 요소당 적용.Series.map()
에 대해서는, NaN이 있는 테이블에 적용하는 경우는 na_action="ignore"
를 지정한다. 또, 추가 기능으로서, 함수가 아니고 사전형인가 Series
(을)를 입력으로 하면, "NY"를 "NewYork"(으)로 변환한다고 하는 치환을 할 수 있다 ( DataFrame.applymap()
에는 없음).
Series.apply() 및 DataFrame.apply()
DataFrame.apply()
는 아이템 마다, 혹은 열 마다의 처리 ( axis
에서 선택). 예를 들면, 아이템 별 처리시에 복수 열의 요소를 사용하고 싶은 경우에는 이것을 사용한다.
Series.map()
보다 Series.apply()
를 사용하는 이유는 특수한 경우를 제외하면 별로 없다.
Reference
이 문제에 관하여(그림 pandas의 함수 적용 처리), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/HidKamiya/items/0aaa7a039635c9238082
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map()
, applymap()
는 요소당 적용.Series.map()
에 대해서는, NaN이 있는 테이블에 적용하는 경우는 na_action="ignore"
를 지정한다. 또, 추가 기능으로서, 함수가 아니고 사전형인가 Series
(을)를 입력으로 하면, "NY"를 "NewYork"(으)로 변환한다고 하는 치환을 할 수 있다 ( DataFrame.applymap()
에는 없음).Series.apply() 및 DataFrame.apply()
DataFrame.apply()
는 아이템 마다, 혹은 열 마다의 처리 ( axis
에서 선택). 예를 들면, 아이템 별 처리시에 복수 열의 요소를 사용하고 싶은 경우에는 이것을 사용한다.
Series.map()
보다 Series.apply()
를 사용하는 이유는 특수한 경우를 제외하면 별로 없다.
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이 문제에 관하여(그림 pandas의 함수 적용 처리), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/HidKamiya/items/0aaa7a039635c9238082
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