কখনো ডেটাফ্রেমের এলিমেন্টগুলোর ওপর নির্দিষ্ট ফাংশন প্রয়োগ করতে হয়। সকল ফাংশন ভেক্টরাইজ করা যায় না। এখানেই applymap ফাংশন কাজে লাগে। এটি একক মান ইনপুট নেয় এবং একক মান আউটপুট দেয়।
উদাহরণ
import pandas as pd
import numpy as np
my_df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5),
columns=['col_1', 'col_2', 'col_3', 'col_4', 'col_5'])
print("জেনারেট করা ডেটাফ্রেম:")
print(my_df)
# applymap ব্যবহার করে প্রতিটি এলিমেন্ট ১১.৪৫ দিয়ে গুণ করা হয়েছে
my_df = my_df.applymap(lambda x: x * 11.45)
print("applymap ফাংশন ব্যবহার:")
print(my_df.apply(np.mean))আউটপুট
জেনারেট করা ডেটাফ্রেম:
col_1 col_2 col_3 col_4 col_5
0 -0.671510 -0.860741 0.886484 0.842158 2.182341
1 -1.355763 0.247240 -0.653630 -0.278095 0.163044
2 -0.816203 1.664006 1.555648 1.625890 -0.412338
3 -1.013273 -1.565076 1.297014 -0.303504 -1.623573
4 0.725949 -0.077588 -0.886957 0.433478 -0.300151
applymap ফাংশন ব্যবহার:
col_1 -0.626160
col_2 -0.118432
col_3 0.439712
col_4 0.463985
col_5 0.001865
dtype: float64ব্যাখ্যা
প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করা হয়েছে এবং এলিয়াস নাম দেওয়া হয়েছে।
randomফাংশন ব্যবহার করে ৫ সারি ৫ কলামের ডেটা তৈরি করে ডেটাফ্রেম তৈরি করা হয়েছে।কলামের নামগুলো লিস্ট হিসেবে ডেটাফ্রেম ডিফাইন করার সময় দেওয়া হয়েছে।
ডেটাফ্রেম কনসোলে প্রিন্ট করা হয়েছে।
ডেটাফ্রেমের এলিমেন্টগুলোর ওপর
applymapফাংশন প্রয়োগ করা হয়েছে।ফাংশন ডেফিনিশন
applymapফাংশনের ভেতরে ল্যাম্বডা ফাংশন হিসেবে লেখা হয়েছে।ডেটা কনসোলে প্রিন্ট করা হয়েছে।
