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:
с

```python
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:

```python
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.

```python
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.

May 22, 2024, easyoffer