الفرق بين map, applymap, apply في pandas

دعنا نوضح الفرق بين كل دالة مع ذكر مثال عليها:

• DataFrame.apply تعمل على صف أو عمود كامل في المرة الواحدة، مثل المثال التالي:

In [1]: df = DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('bde'), index=['Ahmed', 'Ali', 'Moustafa', 'Mohammed'])

In [2]: df
Out[2]: 
               b         d         e
Ahmed     -0.029638  1.081563  1.280300
Ali        0.647747  0.831136 -1.549481
Moustafa   0.513416 -0.884417  0.195343
Mohammed  -0.485454 -0.477388 -0.309548

In [3]: f = lambda x: x.max() - x.min()

In [4]: df.apply(f)
Out[4]: 
b    1.133201
d    1.965980
e    2.829781
dtype: float64

لاحظ أننا قمنا بالعملية الحسابية مرة واحدة للعمود بأكمله.

• أما الدالة DataFrame.applymap والدالة Series.map فهي تقم بعمل العملية الحسابية مرة لكل عنصر على حدة، ‘أنظر المثالين الأتيين:

#تطبيق الدالة applymap
In [5]: format = lambda x: '%.2f' % x

In [6]: df.applymap(format)
Out[6]: 
            b      d      e
Ahmed    -0.03   1.08   1.28
Ali       0.65   0.83  -1.55
Moustafa  0.51  -0.88   0.20
Mohammed -0.49  -0.48  -0.31

• ونفس المهمة تستطيع تأديتها باستخدام الدالة map:

In [122]: df['e'].map(format)
Out[122]: 
Ahmed       1.28
Ali        -1.55
Moustafa    0.20
Mohammed   -0.31
Name: e, dtype: object

• applymap: تعمل فقط على ال Dataframe حيث نستخدمها عادةً ليتم تطبيق دالة على كل عنصر على حدة elementwise. مثال:

  # Importing pandas library with an alias pd
  import pandas as pd
  # سنشكل داتا فريم كالتالي
  Hsoub_string = 'HsoubHsoub'
  Hsoub_list = 3 * [pd.Series(list(Hsoub_string))]
  Hsoub_df = pd.DataFrame(data = Hsoub_list)
  print("Original dataframe:\n" + \
  	Hsoub_df.to_string(index = False,
  	header = False), end = '\n\n')
  """
  Original dataframe:
   H  s  o  u  b  H  s  o  u  b
   H  s  o  u  b  H  s  o  u  b
   H  s  o  u  b  H  s  o  u  b
  """
  # لفرز كل صف applymap استخدام الدالة 
  # اعتماداً على الأحرف
  #applymap فقط نقوم بتمرير الدالة المطلوب تنفيذها كوسيط للدالة 
  #lambda هنا سنستخدم  
  new_Hsoub_df = Hsoub_df.applymap(str.upper)
  print("Transformed dataframe:\n" + \
  	new_Hsoub_df.to_string(index = False,
  			header = False), end = '\n\n')
  """
  Transformed dataframe:
   H  S  O  U  B  H  S  O  U  B
   H  S  O  U  B  H  S  O  U  B
   H  S  O  U  B  H  S  O  U  B
  """

   

• apply: يمكن تطبيقها على كل من ال series و ال Dataframe حيث يمكننا تطبيق الدالة على كل من العناصر المتسلسلة والعناصر الفردية بناءً على نوع الدالة التي تم تقديمها ويمكن تطبيقها على الأسطر أو الأعمدة. المثال التالي يوضح تطبيقها على Dataframe.

  import pandas as pd
  # سنشكل داتا فريم كالتالي
  Hsoub_string = 'HsoubHsoub'
  Hsoub_list = 3 * [pd.Series(list(Hsoub_string))]
  Hsoub_df = pd.DataFrame(data = Hsoub_list)
  print("Original dataframe:\n" + \
  	Hsoub_df.to_string(index = False,
  	header = False), end = '\n\n')
  """
  Original dataframe:
   H  s  o  u  b  H  s  o  u  b
   H  s  o  u  b  H  s  o  u  b
   H  s  o  u  b  H  s  o  u  b
  """
  # لفرز كل صف apply استخدام الدالة 
  # اعتماداً على الأحرف
  #apply فقط نقوم بتمرير الدالة المطلوب تنفيذها كوسيط للدالة 
  #lambda هنا سنستخدم  
  new_Hsoub_df = Hsoub_df.apply(lambda x:x.sort_values(), axis = 1)
  print("Transformed dataframe:\n" + \
  	new_Hsoub_df.to_string(index = False,
  			header = False), end = '\n\n')
  """
  Transformed dataframe:
   H  H  b  b  o  o  s  s  u  u
   H  H  b  b  o  o  s  s  u  u
   H  H  b  b  o  o  s  s  u  u
  """

  تطبيقها على series:

  import pandas as pd
  # Series إنشاء
  Hsoub_string = 'HsoubHsoub'
  Hsoub_series = pd.Series(list(Hsoub_string))
  print("Original series\n" + \
  	Hsoub_series.to_string(index = False,
  			header = False), end = '\n\n')
  """
  Original series
   H
   s
   o
   u
   b
   H
   s
   o
   u
   b
  """
  # تحويل الأحرف إلى أحرف كبيرة
  #apply فقط نقوم بتمرير الدالة المطلوب تنفيذها كوسيط للدالة 
  new_Hsoub_series = Hsoub_series.apply(str.upper) 
  print("Transformed series:\n" + \
  	new_Hsoub_series.to_string(index = False,
  				header = False), end = '\n\n')
  """
  Transformed series:
   H
   S
   O
   U
   B
   H
   S
   O
   U
   B
  """

   

• map: تعمل فقط مع ال series حيث يعتمد نوع العملية التي سيتم تطبيقها على الوسيطة التي تم تمريرها كوظيفة أو قاموس أو قائمة. تُستخدم هذه الطريقة بشكل عام لربط القيم من سلسلتين لهما نفس العمود.

  import pandas as pd
  # Series إنشاء
  Hsoub_string = 'HsoubHsoub'
  Hsoub_series = pd.Series(list(Hsoub_string))
  print("Original series\n" + \
  	Hsoub_series.to_string(index = False,
  			header = False), end = '\n\n')
  """
  Original series
   H
   s
   o
   u
   b
   H
   s
   o
   u
   b
  """
  # تحويل الأحرف إلى أحرف كبيرة
  #map فقط نقوم بتمرير الدالة المطلوب تنفيذها كوسيط للدالة 
  new_Hsoub_series = Hsoub_series.map(str.upper)
  print("Transformed series:\n" + \
  	new_Hsoub_series.to_string(index = False,
  				header = False), end = '\n\n')
  """
  Transformed series:
   H
   S
   O
   U
   B
   H
   S
   O
   U
   B
  """