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Pythonでのmapの使い方とは?リストやDataFrameに対するmapの使い方を解説!

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公開日時:   更新日時:
Pythonでのmapの使い方とは?リストやDataFrameに対するmapの使い方を解説!
この記事でわかること
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    システム
    エンジニア
    map関数の特徴について教えてください。

    プロジェクト
    マネージャー
    map関数とは、構成要素全てに対して関数を適応してくれる関数のことです。よく似た関数もありますので、実際のコードを見ながら理解を深めていきましょう。

    Pythonでのmapの使い方とは?


    今回は、Pythonでのmapの使い方について説明します。

    mapを使えば、リストや配列、辞書、DataFrameなどの全要素に対して、同じ処理をすることができます。例えば、リストの全要素を2倍して新しいリストを作成する、などが可能です。

    Pythonでのmapの使い方に興味のある方はぜひご覧ください。

    リスト

    Pythonでのリストに対するmapの使い方を紹介します。実際のソースコードを見てみましょう。

    実行結果は以下のようになります。

    文字列リストについても、全要素に対して処理できます。

    実行結果は以下のようになります。

    このようにPythonでは、リストに対してmapを使った処理ができます。

    配列

    Pythonでの配列に対するmapの使い方を紹介します。実際のソースコードを見てみましょう。

    実行結果は以下のようになります。

    このようにPythonでは、配列に対してmapを使った処理ができます。

    辞書

    Pythonでの辞書に対するmapの使い方を紹介します。

    実際のソースコードを見てみましょう。

    実行結果は以下のようになります。

    このようにPythonでは、辞書に対してmapを使った処理ができます。

    DataFrame

    PythonでのDataFrameに対するmapの使い方を紹介します。

    実際のソースコードを見てみましょう。

    実行結果は以下のようになります。

    DataFrameに対しては、mapではなくapplymapを使用します。

    CSVをDataFrameに読み込んで、全要素に対して処理する方法を紹介します。事前に、以下の内容のsample.csvを用意してください。

    それでは、実際のソースコードを見てみましょう。

    実行結果は以下のようになります。

    このようにPythonでは、DataFrameに対してmapを使った処理ができます。

    システム
    エンジニア
    なるほど。map関数を使えば煩雑な記述を省くことができますね。

    プロジェクト
    マネージャー
    はい。シンプルで効率の良い記述が可能です。

    まとめ

    いかがでしたでしょうか。Pythonでのmapの使い方について説明しました。mapを使えば、リストや配列、辞書、DataFrameなどの全要素に対して、同じ処理をすることができます。

    ぜひご自身でソースコードを書いて、理解を深めてください。

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