В чём разница между методами apply и applymap в Pandas?
Оба метода принимают функции на вход, но работают с ними по-разному. Метод applymap применяет функцию к каждому отдельному элементу DataFrame. В то же время apply применяется к целым строкам или столбцам DataFrame.
Если говорить о реальном применении методов, то applymap используется для трансформации датафреймов, а apply — для более сложных операций и агрегирования. Applymap возвращает датафрейм. Apply же может вернуть скалярное значение, серию или датафрейм.
❗Начиная с версии Pandas 2.1.0 метод DataFrame.applymap считается устаревшим и был переименован в DataFrame.map.
В чём разница между методами apply и applymap в Pandas?
Оба метода принимают функции на вход, но работают с ними по-разному. Метод applymap применяет функцию к каждому отдельному элементу DataFrame. В то же время apply применяется к целым строкам или столбцам DataFrame.
Если говорить о реальном применении методов, то applymap используется для трансформации датафреймов, а apply — для более сложных операций и агрегирования. Applymap возвращает датафрейм. Apply же может вернуть скалярное значение, серию или датафрейм.
❗Начиная с версии Pandas 2.1.0 метод DataFrame.applymap считается устаревшим и был переименован в DataFrame.map.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
There are multiple ways you can search for Telegram channels. One of the methods is really logical and you should all know it by now. We’re talking about using Telegram’s native search option. Make sure to download Telegram from the official website or update it to the latest version, using this link. Once you’ve installed Telegram, you can simply open the app and use the search bar. Tap on the magnifier icon and search for a channel that might interest you (e.g. Marvel comics). Even though this is the easiest method for searching Telegram channels, it isn’t the best one. This method is limited because it shows you only a couple of results per search.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us