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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!

 
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!

SE
map関数の特徴について教えてください。

PM
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。

SE
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。

PM
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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