Data Science | Вопросы собесов

В чем различия между методами apply и applymap ?

Спросят с вероятностью 14%



Методы apply и applymap используются для применения функций к данным, но они работают на разных уровнях и имеют разные области применения.



Метод apply



Можно использовать как с объектами DataFrame, так и с Series для применения функции вдоль оси данных:

✅DataFrame: Применяется к каждой строке или столбцу в DataFrame. Можно указать ось для применения функции (axis=0 для столбцов, axis=1 для строк).

✅Series: Применяется к каждому элементу в Series.



apply часто используется для агрегирующих функций, преобразований или для выполнения более сложной логики, которая включает в себя множество значений в строке или столбце.



Пример использования на DataFrame:

import pandas as pd



df = pd.DataFrame({

    'A': range(1, 5),

    'B': range(10, 50, 10)

})



# Применение функции к каждому столбцу (по умолчанию axis=0)

result = df.apply(lambda x: x + 10)

print(result)

Пример использования на Series:

s = pd.Series([1, 2, 3])

result = s.apply(lambda x: x**2)

print(result)

Метод applymap



Используется только с объектами DataFrame и применяется к каждому элементу в DataFrame. Этот метод подходит для поэлементных преобразований, таких как применение математических функций или форматирование строк.

import pandas as pd



df = pd.DataFrame({

    'A': [1, 2, 3],

    'B': [4, 5, 6]

})



# Применение функции ко всем элементам DataFrame

result = df.applymap(lambda x: x**2)

print(result)

Основные различия

✅Область применения: apply можно использовать как для строк и столбцов, так и для отдельных элементов в Series, в то время как applymap применяется только к каждому элементу DataFrame.

✅Использование: apply более универсален и мощен для разных типов операций, включая агрегации и более сложные преобразования, тогда как applymap ориентирован на поэлементные операции в DataFrame.



apply используется для выполнения операций на целых строках или столбцах либо на элементах серий, делая его мощным инструментом для разных задач. applymap хорош для выполнения действий с каждым отдельным элементом таблицы, делая его удобным для простых, повторяющихся преобразований.



👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 207 вопроса на Data Scientist. Ставь 👍 если нравится контент



🔐 База собесов | 🔐 База тестовых