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위에서는 간단히 적용함수에 대해 알아보았고 오늘은 map함수와 map메서드에 대하여 공부하였다.
1. map 함수
2. map 메서드
- 1차원 객체의 원소별 적용
- Series에서만 직접 호출 가능함
- 여러 객체 동시에 fetch불가함(대상이 맨 앞으로 빠지므로), 즉 하나의 객체만 fetch 가능
s1.map 이런식으로 대상 객체가 맨 앞에 빠지므로 그 해당 객체만 fetch가 가능함.
사용법
s1.map(func)
예제) professor.csv 파일을 읽고 이메일 아이디를 추출하여라.
split은 문자에만 바로 적용이 가능하다. 아래와 같이 적용하는 경우 에러메시지를 잘 읽어보자.
Series는 split이 적용이 되지 않는다는 메시지가 뜬다.
다음 예제를 풀어보자.
card_history.csv 파일을 읽고 식료품 컬럼의 총 합을 구하여라.
위와 같이 res1 처럼 sum 메서드를 활용하거나 res2 처럼 sum 함수를 사용할 수 있다.
replace는 split 처럼 값 치환이므로 card['식료품']에 적용이 불가하다.
replace에 값치환 메서드가 있지만 일부를 치환해주는 것이 아니라 값 전체를 치환하므로 문자열 replace를 쓰도록 해야한다.
값치환 메서드는 다음과 같이 가능하다.
0번 원소 값이 '19,400' 이었는데 해당 값을 지우는 것으로 치환하였다.
즉, 정리하면 다음과 같다.
replace 형태
1. 문자열 replace
- 문자열 스칼라 호출
- 문자열의 일부를 치환하거나 삭제함
예) 천단위 구분기호 삭제
- 기본함수로 제공됨
2. 값치환 replace
- pandas로 Series나 DataFrame에서 호출됨
- 완전히 일치하는 값을 치환하거나 삭제함
- Pandas에서 제공
applymap은 다음 시간에 설명하고 여기서 끝.
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