Python fournit les fonctions map(), filter() et zip() qui permettent d'avoir un code plus efficace dans le traitement des données. En fait, ces fonctions peuvent vous faire gagner beaucoup de temps lorsque vous travaillez avec des itérables. L'idée est de prendre une petite fonction que vous écrivez et de l'appliquer à tous les éléments d'une séquence, ce qui vous évitera d'écrire une boucle. Les fonctions map, filter et zip en Python – Pythonforge. La fonction map() La fonction map () de Python applique une fonction sur tous les éléments d'une séquence itérable et renvoie un objet map. La fonction map() prend deux arguments positionnels, la fonction à exécuter sur l'itérable et l'itérable lui même (par exemple: une liste). Le résultat sera un objet map avec un emplacement en mémoire. Par exemple, multiplions les nombres d'une liste par 2 de manière basique et stockons le résultat dans une nouvelle liste. nombres = [2, 3, 4, 5, 6] produit = [] for i in nombres: (i * 2) print (produit) Ce code donne comme résultat: [4, 6, 8, 10, 12] La fonction map() nous permet d'avoir le même résultat d'une manière beaucoup plus simple et élégante.
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
Comme une seule colonne est un objet Series, nous pouvons utiliser la méthode map() avec une colonne de DataFrame. Nous assignons alors l'objet Series retourné par la méthode map() à la Column 1 du DataFrame df_1. De cette façon, nous pouvons changer les valeurs de la colonne particulière seulement d'un DataFrame. Fonction map python 2. Article connexe - Pandas Series Fusionner deux séries Pandas dans un DataFrame Convertir Pandas Series en DataFrame
HowTo Python NumPy Howtos Mapper une fonction dans NumPy Créé: July-04, 2021 Mapper une fonction dans NumPy avec la fonction ctorize() Mapper une fonction dans NumPy avec le mot-clé lambda en Python Ce tutoriel présentera les méthodes pour mapper une fonction sur un tableau NumPy en Python. Mapper une fonction dans NumPy avec la fonction ctorize() La fonction ctorize() mappe des fonctions sur des structures de données qui contiennent une séquence d'objets comme des tableaux en Python. Il applique successivement la fonction d'entrée sur chaque élément de la séquence ou du tableau. Fonction map python programming. Le type de retour de la fonction ctorize() est déterminé par la fonction d'entrée. Voir l'exemple de code suivant. import numpy as np array = ([1, 2, 3, 4, 5]) def fun(e): return e%2 vfunc = ctorize(fun) result = vfunc(array) print(result) Production: [1 0 1 0 1] Nous avons d'abord créé le array avec la fonction () et déclaré la fonction fun. Ensuite, nous avons passé la fonction fun à la fonction ctorize() et stocké le résultat dans vfunc.
produit = list(map(lambda x: x * 2, nombres)) Vous avez certainement remarqué que nous avons utilisé la fonction lambda, qui est très pratique dans ces situations. On utilise souvent lambda avec les fonctions map, filter et zip. Lambda est une fonction qui peut utiliser n'importe quelle nombre de paramètres, mais qui n'utilise qu'une seule expression. La fonction filter() La fonction filter() crée une liste d'éléments pour lesquels la fonction renvoie True. Elle nécessite une fonction et une séquence (itérable) comme paramètres. Supposons que nous voulions récupérer les nombres pairs à partir d'une liste et les mettre dans une nouvelle liste. nombres = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12] nouvelle_list = [] if i% 2 == 0: (i) print(nouvelle_list) Ce code vous donne le résultat suivant: [2, 4, 6, 8, 10, 12] En fait, nous pouvons utiliser la fonction filter() et avoir le même résultat avec un code plus performant. Fonction map python download. nombres = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12] nouvelle_list = list (filter (lambda x: (x% 2==0), nombres)) Mais, quel est la différence entre map() et filter()?
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. Mapper une fonction dans NumPy | Delft Stack. 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. 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.