Как использовать map() в Pandas (Python)

↓ Код доступен ниже! ↓

В этом видео показано, как сопоставлять функции со столбцами фреймов данных Pandas с помощью функции .map(). Функция .map() работает с рядами Pandas и применяет сопоставление функции или словаря к каждому элементу ряда. Поскольку столбцы фреймов данных представляют собой ряды, это обеспечивает удобный способ создания новых столбцов путём поэлементного применения функций или соответствий к существующим столбцам.

Если это видео оказалось полезным, поставьте лайк, поделитесь им и подпишитесь, чтобы поддержать канал! ► Подписаться: https://www.youtube.com/c/DataDaft?su...

Код, используемый в этом фрагменте кода Python:

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({"power_level": [12000, 16000, 4000, 1500, 3000,
2000, 1600, 2000],
"uniform color": ["orange", "blue", "black", "orange",
"purple", "green", "orange", "orange"],
"species": ["saiyan","saiyan","saiyan","half saiyan",
"namak","human","human","human"]},
index = ["Goku","Vegeta", "Nappa","Gohan",
"Piccolo","Tien","Yamcha", "Krillin"])

data

Используйте .map() для применения функции к ряду Pandas
Столбцы фрейма данных являются рядами

def my_function(x):
if x ＞ 10000:
return("high")
if x ＞ 2000:
return("med")
return ("low")

data["power_level"].map(my_function)

Сопоставление значений ряда на основе ключа: значение соответствия
Передайте словарь сопоставления в .map()

correspondence = {"saiyan": "alien",
"namak":"alien",
"human":"earthling",
"half saiyan": "earthling"}

data["species"].map(correspondence)

Примечание: YouTube не допускает символы "больше" и "меньше" в текстовом описании, поэтому приведенный выше код не будет полностью соответствовать оригиналу. Как показано в коде на видео! Я буду использовать большие символы Unicode ＜ и ＞ вместо стандартных.

⭐ Kite — это бесплатный помощник по программированию на базе искусственного интеллекта, который интегрируется с популярными редакторами и IDE, обеспечивая интеллектуальное автодополнение кода и документацию прямо во время набора текста. Это отличное приложение машинного обучения, которое также поможет вам писать код быстрее! Подробнее здесь: https://www.kite.com/get-kite/?utm_me...