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HowTo Python Pandas Howtos map de Pandas Python Créé: February-21, 2021 Ce tutoriel explique comment nous pouvons remplacer les valeurs d'une série de pandas par une autre valeur en utilisant la méthode (). import pandas as pd my_series = ( [85, 87, 90, 89], index=["1", "2", "3", "4"]) print(my_series, "\n") Production: 1 85 2 87 3 90 4 89 dtype: int64 Nous allons utiliser la série my_series affichée dans l'exemple ci-dessus pour expliquer le fonctionnement de la méthode map() dans Pandas. () Syntaxe (arg, na_action=None) Il renvoie un objet Series en remplaçant les valeurs de l'objet Series de l'appelant en fonction du paramètre arg. Le paramètre arg peut être une function, un dictionnaire ou un objet Series qui détermine quelles sont les nouvelles valeurs de l'objet Series. Le paramètre na_action peut prendre comme valeur None ou 'ignore'. Mapper une fonction dans NumPy | Delft Stack. La valeur ignore de na_action indique qu'il faut ignorer les valeurs de NaN de l'objet Series et ne rien leur faire. Exemple: Utilisez la méthode map() pour une série de Pandas import pandas as pd ({85:80, 87:80, 90:90, 89:80}) print("Initial Series:") print("Altered Series:") print(altered_series, "\n") Production: Initial Series: 1 85 Altered Series: 1 80 2 80 4 80 Il substitue les éléments de la my_series en fonction des valeurs spécifiées dans le dictionnaire passé en argument à la méthode map().

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Nous devons mettre à jour nos registres pour refléter le fait que toutes nos créatures se déplacent dans le réservoir 42. Pour que map() puisse accéder à chaque dictionnaire et à chaque paire clé:valeur dans les dictionnaires, nous construisons une fonction imbriquée: def assign_to_tank ( aquarium_creatures, new_tank_number): def apply ( x): x [ "tank number"] = new_tank_number return x return map ( apply, aquarium_creatures) Nous définissons une fonction assign_to_tank() qui prend aquarium_creatures et new_tank_number comme paramètres. Dans assign_to_tank(), nous passons apply() comme fonction à map() sur la ligne finale. Fonction map python software. La fonction assign_to_tank retournera l'itérateur résultant de map(). apply() prend x comme argument qui représente un élément de notre liste - un dictionnaire unique. Ensuite, nous définissons que x est la clé "tank number" de aquarium_creatures et qu'il devrait stocker le passé dans new_tank_number. Nous retournons chaque article après avoir appliqué le nouveau numéro de réservoir.

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Dans ce tutoriel, nous allons passer en revue trois façons différentes de travailler avec map(): avec une fonction lambda, avec une fonction définie par l'utilisateur, et enfin avec une fonction intégrée utilisant de multiples arguments itérables. Utiliser une fonction Lambda Le premier argument de map() est une fonction, que nous utilisons pour l'appliquer à chaque élément. Python appelle la fonction une fois pour chaque élément de l'itérable que nous passons dans map() et il renvoie l'élément manipulé dans un objet map. Anagrammes et Python - Mathweb.fr - Plusieurs méthodes. Pour le premier argument de fonction, nous pouvons soit passer une fonction définie par l'utilisateur, soit utiliser des fonctions lambda, en particulier lorsque l'expression est moins complexe. La syntaxe de map() avec une fonction lambda est la suivante: map ( lambda item: item [] expression, iterable) Avec une liste comme celle qui suit, nous pouvons mettre en œuvre une fonction lambda avec une expression que nous voulons appliquer à chaque élément de notre liste: numbers = [ 10, 15, 21, 33, 42, 55] Pour appliquer une expression à chacun de nos numéros, nous pouvons utiliser map() et lambda: mapped_numbers = list ( map ( lambda x: x * 2 + 3, numbers)) Ici, nous déclarons un élément de notre liste comme x.

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Il n'a pas. Il ne sait même pas dFood est pertinent. ) Pour cette utilisation, vous seriez mieux de faire f. (["spam", "eggs", etc]) Original L'auteur AbKDs | 2013-08-22

Nous pouvons également utiliser des fonctions pour changer les valeurs de la série Pandas en utilisant la méthode map(). import pandas as pd (lambda x: str(x)+". 00") 1 85. 00 2 87. 00 3 90. 00 4 89. 00 dtype: object Elle prend chaque élément de my_series et ajoute. 00 à la fin de chaque élément de my_series.

Bien entendu, la liste complète peut s'avérer très longue et la plupart des anagrammes peuvent être insensés. C'est la raison pour laquelle est il serait intéressant d'ajouter une sorte de filtre. On aurait ainsi uniquement les mots qui existent.