પાંડાસમાં નિપુણતા: apply(), map(), અને applymap() સાથે કસ્ટમ ફંક્શન્સનો ઊંડાણપૂર્વક અભ્યાસ

ડેટા સાયન્સ અને વિશ્લેષણની દુનિયામાં, પાયથોનની પાંડાસ લાઇબ્રેરી એક અનિવાર્ય સાધન છે. તે શક્તિશાળી, લવચીક અને કાર્યક્ષમ ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ પ્રદાન કરે છે જે સંરચિત ડેટા સાથે કામ કરવાનું સરળ અને સાહજિક બનાવવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યું છે. જ્યારે પાંડાસ એકત્રીકરણ, ફિલ્ટરિંગ અને રૂપાંતરણ માટે બિલ્ટ-ઇન ફંક્શન્સના સમૃદ્ધ સેટ સાથે આવે છે, ત્યારે દરેક ડેટા પ્રોફેશનલની સફરમાં એક સમય એવો આવે છે જ્યારે આ પૂરતા નથી. તમારે તમારું પોતાનું કસ્ટમ લોજિક, એક વિશિષ્ટ બિઝનેસ નિયમ અથવા એક જટિલ રૂપાંતરણ લાગુ કરવાની જરૂર છે જે સરળતાથી ઉપલબ્ધ નથી.

આ તે સ્થાન છે જ્યાં કસ્ટમ ફંક્શન્સ લાગુ કરવાની ક્ષમતા એક સુપરપાવર બની જાય છે. જો કે, પાંડાસ આ હાંસલ કરવા માટે ઘણી રીતો પ્રદાન કરે છે, મુખ્યત્વે apply(), map(), અને applymap() પદ્ધતિઓ દ્વારા. નવા આવનારાઓ માટે, આ ફંક્શન્સ ગૂંચવણભરી રીતે સમાન લાગી શકે છે. તમારે કયું વાપરવું જોઈએ? ક્યારે? અને તમારી પસંદગીના પ્રદર્શન પર શું અસરો થાય છે?

આ વ્યાપક માર્ગદર્શિકા આ શક્તિશાળી પદ્ધતિઓને સ્પષ્ટ કરશે. અમે દરેકની વિગતવાર શોધ કરીશું, તેમના વિશિષ્ટ ઉપયોગના કેસોને સમજીશું, અને સૌથી અગત્યનું, સ્વચ્છ, કાર્યક્ષમ અને વાંચી શકાય તેવા પાંડાસ કોડ લખવા માટે કામ માટે યોગ્ય સાધન કેવી રીતે પસંદ કરવું તે શીખીશું. અમે આવરી લઈશું:

• map() પદ્ધતિ: એક જ સિરીઝ પર એલિમેન્ટ-વાઇઝ રૂપાંતરણ માટે આદર્શ.
• apply() પદ્ધતિ: ડેટાફ્રેમ પર રો-વાઇઝ અથવા કૉલમ-વાઇઝ કામગીરી માટે બહુમુખી વર્કહોર્સ.
• applymap() પદ્ધતિ: સમગ્ર ડેટાફ્રેમ પર એલિમેન્ટ-વાઇઝ કામગીરી માટે નિષ્ણાત.
• પ્રદર્શનની વિચારણાઓ: આ પદ્ધતિઓ અને સાચા વેક્ટરાઇઝેશન વચ્ચેનો નિર્ણાયક તફાવત.
• શ્રેષ્ઠ પ્રયાસો: દર વખતે સૌથી કાર્યક્ષમ પદ્ધતિ પસંદ કરવામાં તમારી સહાય માટે નિર્ણય લેવાની માળખું.

સ્ટેજ સેટ કરવું: અમારો નમૂનો ડેટાસેટ

અમારા ઉદાહરણોને વ્યવહારુ અને સ્પષ્ટ બનાવવા માટે, ચાલો આપણે એક સુસંગત, વૈશ્વિક સ્તરે સંબંધિત ડેટાસેટ સાથે કામ કરીએ. અમે એક કાલ્પનિક આંતરરાષ્ટ્રીય ઈ-કોમર્સ કંપનીના ઓનલાઈન વેચાણ ડેટાનું પ્રતિનિધિત્વ કરતો એક નમૂનો ડેટાફ્રેમ બનાવીશું.

            import pandas as pd
import numpy as np

data = {
    'OrderID': [1001, 1002, 1003, 1004, 1005, 1006, 1007, 1008],
    'Product': ['Laptop', 'Mouse', 'Keyboard', 'Monitor', 'Webcam', 'Headphones', 'Docking Station', 'Mouse'],
    'Category': ['Electronics', 'Accessories', 'Accessories', 'Electronics', 'Accessories', 'Audio', 'Electronics', 'Accessories'],
    'Price_USD': [1200, 25, 75, 300, 50, 150, 250, 30],
    'Quantity': [1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 3],
    'Country': ['USA', 'Canada', 'USA', 'Germany', 'Japan', 'Canada', 'Germany', np.nan]
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

            

              
                Copy
              
            
          

આ ડેટાફ્રેમ અમને અમારા લક્ષ્ય ફંક્શન્સની સંપૂર્ણ ક્ષમતાઓ દર્શાવવા માટે ડેટા પ્રકારોનું (આંકડાકીય, સ્ટ્રિંગ અને એક ખૂટતું મૂલ્ય પણ) સરસ મિશ્રણ આપે છે.

map() પદ્ધતિ: સિરીઝ માટે એલિમેન્ટ-વાઇઝ રૂપાંતરણ

map() શું છે?

map() પદ્ધતિ એ એક જ કૉલમ (એક પાંડાસ Series) માં મૂલ્યોને સંશોધિત કરવા માટેનું તમારું વિશિષ્ટ સાધન છે. તે એલિમેન્ટ-બાય-એલિમેન્ટ ધોરણે કાર્ય કરે છે. તેને એમ કહેવા જેવું વિચારો, "આ કૉલમમાંની દરેક આઇટમ માટે, તેને ડિક્શનરીમાં શોધો અથવા તેને આ ફંક્શનમાંથી પસાર કરો અને તેને પરિણામ સાથે બદલો."

તે મુખ્યત્વે બે કાર્યો માટે વપરાય છે:

1. ડિક્શનરી (મેપિંગ) ના આધારે મૂલ્યોને બદલવું.
2. દરેક એલિમેન્ટ પર એક સરળ ફંક્શન લાગુ કરવું.

ઉપયોગનો કેસ 1: ડિક્શનરી સાથે મૂલ્યોનું મેપિંગ

આ map() નો સૌથી સામાન્ય અને કાર્યક્ષમ ઉપયોગ છે. કલ્પના કરો કે આપણે આપણી 'Category' કૉલમના આધારે એક વ્યાપક 'Department' કૉલમ બનાવવા માંગીએ છીએ. આપણે પાયથોન ડિક્શનરીમાં મેપિંગ વ્યાખ્યાયિત કરી શકીએ છીએ અને તેને લાગુ કરવા માટે map() નો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ.

            category_to_department = {
    'Electronics': 'Technology',
    'Accessories': 'Peripherals',
    'Audio': 'Technology'
}

df['Department'] = df['Category'].map(category_to_department)

print(df[['Category', 'Department']])

            

              
                Copy
              
            
          

આઉટપુટ:

                  Category   Department
0  Electronics   Technology
1  Accessories  Peripherals
2  Accessories  Peripherals
3  Electronics   Technology
4  Accessories  Peripherals
5        Audio   Technology
6  Electronics   Technology
7  Accessories  Peripherals

            

              
                Copy
              
            
          

ધ્યાન આપો કે આ કેટલી સુંદર રીતે કામ કરે છે. 'Category' સિરીઝમાં દરેક મૂલ્યને category_to_department ડિક્શનરીમાં જોવામાં આવે છે, અને નવી 'Department' કૉલમ ભરવા માટે સંબંધિત મૂલ્યનો ઉપયોગ થાય છે. જો ડિક્શનરીમાં કોઈ કી ન મળે, તો map() એક NaN (નોટ અ નંબર) મૂલ્ય ઉત્પન્ન કરશે, જે ઘણીવાર અનમેપ કરેલી કેટેગરીઝ માટે ઇચ્છિત વર્તન હોય છે.

ઉપયોગનો કેસ 2: `map()` સાથે ફંક્શન લાગુ કરવું

તમે map() માં ફંક્શન (લેમ્બડા ફંક્શન સહિત) પણ પસાર કરી શકો છો. સિરીઝના દરેક એલિમેન્ટ માટે ફંક્શન ચલાવવામાં આવશે. ચાલો એક નવી કૉલમ બનાવીએ જે આપણને કિંમત માટે વર્ણનાત્મક લેબલ આપે.

            def price_label(price):
    if price > 200:
        return 'High-Value'
    elif price > 50:
        return 'Mid-Value'
    else:
        return 'Low-Value'

df['Price_Label'] = df['Price_USD'].map(price_label)

# Using a lambda function for a simpler task:
# df['Product_Length'] = df['Product'].map(lambda x: len(x))

print(df[['Product', 'Price_USD', 'Price_Label']])

            

              
                Copy
              
            
          

આઉટપુટ:

                       Product  Price_USD  Price_Label
0           Laptop       1200   High-Value
1            Mouse         25    Low-Value
2         Keyboard         75    Mid-Value
3          Monitor        300   High-Value
4           Webcam         50    Low-Value
5       Headphones        150    Mid-Value
6  Docking Station        250   High-Value
7            Mouse         30    Low-Value

            

              
                Copy
              
            
          

ક્યારે `map()` વાપરવું: એક ઝડપી સારાંશ

• તમે એક જ કૉલમ (સિરીઝ) પર કામ કરી રહ્યા છો.
• તમારે ડિક્શનરી અથવા અન્ય સિરીઝના આધારે મૂલ્યોને બદલવાની જરૂર છે. આ તેની પ્રાથમિક શક્તિ છે.
• તમારે એક જ કૉલમ પર એક સરળ એલિમેન્ટ-વાઇઝ ફંક્શન લાગુ કરવાની જરૂર છે.

apply() પદ્ધતિ: બહુમુખી વર્કહોર્સ

apply() શું છે?

જો map() એક નિષ્ણાત છે, તો apply() સામાન્ય-હેતુનું પાવરહાઉસ છે. તે વધુ લવચીક છે કારણ કે તે સિરીઝ અને ડેટાફ્રેમ બંને પર કાર્ય કરી શકે છે. apply() ને સમજવાની ચાવી axis પરિમાણ છે, જે તેની કામગીરીનું નિર્દેશન કરે છે:

• સિરીઝ પર: તે map() ની જેમ એલિમેન્ટ-વાઇઝ કામ કરે છે.
• ડેટાફ્રેમ પર axis=0 (ડિફૉલ્ટ) સાથે: તે દરેક કૉલમ પર એક ફંક્શન લાગુ કરે છે. ફંક્શનને દરેક કૉલમ સિરીઝ તરીકે મળે છે.
• ડેટાફ્રેમ પર axis=1 સાથે: તે દરેક રો પર એક ફંક્શન લાગુ કરે છે. ફંક્શનને દરેક રો સિરીઝ તરીકે મળે છે.

સિરીઝ પર apply()

જ્યારે સિરીઝ પર ઉપયોગ થાય છે, ત્યારે apply() map() જેવું જ વર્તન કરે છે. તે દરેક એલિમેન્ટ પર એક ફંક્શન લાગુ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, આપણે આપણા પ્રાઇસ લેબલના ઉદાહરણને ફરીથી બનાવી શકીએ છીએ.

            df['Price_Label_apply'] = df['Price_USD'].apply(price_label)
print(df['Price_Label_apply'].equals(df['Price_Label'])) # Output: True

            

              
                Copy
              
            
          

જ્યારે તેઓ અહીં એકબીજાના બદલે વાપરી શકાય તેવા લાગે છે, ત્યારે map() ઘણીવાર સરળ ડિક્શનરી સબસ્ટીટ્યુશન્સ અને સિરીઝ પર એલિમેન્ટ-વાઇઝ ઓપરેશન્સ માટે સહેજ ઝડપી હોય છે કારણ કે તેની પાસે તે વિશિષ્ટ કાર્યો માટે વધુ ઓપ્ટિમાઇઝ્ડ પાથ છે.

ડેટાફ્રેમ પર apply() (કૉલમ-વાઇઝ, axis=0)

આ ડેટાફ્રેમ માટે ડિફૉલ્ટ મોડ છે. તમે પ્રદાન કરેલ ફંક્શન દરેક કૉલમ માટે એકવાર કૉલ કરવામાં આવે છે. આ કૉલમ-વાઇઝ એકત્રીકરણ અથવા રૂપાંતરણ માટે ઉપયોગી છે.

ચાલો આપણી દરેક આંકડાકીય કૉલમ માટે મહત્તમ અને લઘુત્તમ મૂલ્ય (રેન્જ) વચ્ચેનો તફાવત શોધીએ.

            numeric_cols = df[['Price_USD', 'Quantity']]

def get_range(column_series):
    return column_series.max() - column_series.min()

column_ranges = numeric_cols.apply(get_range, axis=0)

print(column_ranges)

            

              
                Copy
              
            
          

આઉટપુટ:

            Price_USD    1175.0
Quantity        2.0
dtype: float64

            

              
                Copy
              
            
          

અહીં, get_range ફંક્શનને પ્રથમ 'Price_USD' સિરીઝ મળી, તેની રેન્જની ગણતરી કરી, પછી 'Quantity' સિરીઝ મળી અને તે જ કર્યું, પરિણામો સાથે નવી સિરીઝ પરત કરી.

ડેટાફ્રેમ પર apply() (રો-વાઇઝ, axis=1)

આ દલીલપૂર્વક apply() માટે સૌથી શક્તિશાળી અને સામાન્ય ઉપયોગનો કેસ છે. જ્યારે તમારે એક જ રોમાં બહુવિધ કૉલમ્સ ના આધારે નવી કિંમતની ગણતરી કરવાની જરૂર હોય, ત્યારે axis=1 સાથે apply() તમારો ગો-ટુ સોલ્યુશન છે.

તમે જે ફંક્શન પસાર કરો છો તેને દરેક રો સિરીઝ તરીકે મળશે, જ્યાં ઇન્ડેક્સ કૉલમ નામો છે. ચાલો દરેક ઓર્ડર માટે કુલ ખર્ચની ગણતરી કરીએ.

            def calculate_total_cost(row):
    # 'row' is a Series representing a single row
    price = row['Price_USD']
    quantity = row['Quantity']
    return price * quantity

df['Total_Cost'] = df.apply(calculate_total_cost, axis=1)

print(df[['Product', 'Price_USD', 'Quantity', 'Total_Cost']])

            

              
                Copy
              
            
          

આઉટપુટ:

                       Product  Price_USD  Quantity  Total_Cost
0           Laptop       1200         1        1200
1            Mouse         25         2          50
2         Keyboard         75         1          75
3          Monitor        300         2         600
4           Webcam         50         1          50
5       Headphones        150         1         150
6  Docking Station        250         1         250
7            Mouse         30         3          90

            

              
                Copy
              
            
          

આ એવું કંઈક છે જે map() ફક્ત કરી શકતું નથી, કારણ કે તે એક જ કૉલમ સુધી મર્યાદિત છે. ચાલો એક વધુ જટિલ ઉદાહરણ જોઈએ. અમે દરેક ઓર્ડરની શિપિંગ પ્રાથમિકતાને તેની કેટેગરી અને દેશના આધારે વર્ગીકૃત કરવા માંગીએ છીએ.

            def assign_shipping_priority(row):
    if row['Category'] == 'Electronics' and row['Country'] == 'USA':
        return 'High Priority'
    elif row['Total_Cost'] > 500:
        return 'High Priority'
    elif row['Country'] == 'Japan':
        return 'Medium Priority'
    else:
        return 'Standard'

df['Shipping_Priority'] = df.apply(assign_shipping_priority, axis=1)

print(df[['Category', 'Country', 'Total_Cost', 'Shipping_Priority']])

            

              
                Copy
              
            
          

ક્યારે `apply()` વાપરવું: એક ઝડપી સારાંશ

• જ્યારે તમારું લોજિક એક રોમાં બહુવિધ કૉલમ પર આધાર રાખે છે (axis=1 નો ઉપયોગ કરો). આ તેની કિલર સુવિધા છે.
• જ્યારે તમારે કૉલમ નીચે અથવા રોની આજુબાજુ એકત્રીકરણ ફંક્શન લાગુ કરવાની જરૂર હોય.
• જ્યારે map() ફિટ ન થાય ત્યારે સામાન્ય-હેતુના ફંક્શન એપ્લિકેશન ટૂલ તરીકે.

એક ખાસ ઉલ્લેખ: applymap() પદ્ધતિ

applymap() શું છે?

applymap() પદ્ધતિ અન્ય નિષ્ણાત છે, પરંતુ તેનું ડોમેન સમગ્ર ડેટાફ્રેમ છે. તે ડેટાફ્રેમના દરેક એક એલિમેન્ટ પર ફંક્શન લાગુ કરે છે. તે સિરીઝ પર કામ કરતું નથી — તે ફક્ત ડેટાફ્રેમ-માત્ર પદ્ધતિ છે.

તેને દરેક કૉલમ પર એકસાથે map() ચલાવવા જેવું વિચારો. તે વ્યાપક, મોટા પાયે રૂપાંતરણ માટે ઉપયોગી છે, જેમ કે તમામ સેલ્સમાં ફોર્મેટિંગ અથવા ટાઇપ કન્વર્ઝન.

એક વ્યવહારુ ઉદાહરણ

ચાલો કહીએ કે અમારી પાસે ફક્ત અમારી આંકડાકીય કૉલમ્સ સાથેનો સબ-ડેટાફ્રેમ છે અને અમે તે બધાને રિપોર્ટ માટે કરન્સી સ્ટ્રિંગ તરીકે ફોર્મેટ કરવા માંગીએ છીએ.

            numeric_df = df[['Price_USD', 'Quantity', 'Total_Cost']]

# Using a lambda function to format each number
formatted_df = numeric_df.applymap(lambda x: f'${x:,.2f}')

print(formatted_df)

            

              
                Copy
              
            
          

આઉટપુટ:

               Price_USD Quantity Total_Cost
0  $1,200.00    $1.00  $1,200.00
1      $25.00    $2.00     $50.00
2      $75.00    $1.00     $75.00
3     $300.00    $2.00    $600.00
4      $50.00    $1.00     $50.00
5     $150.00    $1.00    $150.00
6     $250.00    $1.00    $250.00
7      $30.00    $3.00     $90.00

            

              
                Copy
              
            
          

બીજો સામાન્ય ઉપયોગ સ્ટ્રિંગ ડેટાના ડેટાફ્રેમને સાફ કરવાનો છે, ઉદાહરણ તરીકે, બધું લોઅરકેસમાં રૂપાંતરિત કરીને.

            string_df = df[['Product', 'Category', 'Country']].copy() # Create a copy to avoid SettingWithCopyWarning

# Ensure all values are strings to prevent errors
string_df = string_df.astype(str)

lower_df = string_df.applymap(str.lower)

print(lower_df)

            

              
                Copy
              
            
          

ક્યારે `applymap()` વાપરવું: એક ઝડપી સારાંશ

• જ્યારે તમારે ડેટાફ્રેમમાં દરેક એલિમેન્ટ પર એક જ, સરળ ફંક્શન લાગુ કરવાની જરૂર હોય.
• સમગ્ર ડેટાફ્રેમ પર ડેટા પ્રકાર રૂપાંતરણ, સ્ટ્રિંગ ફોર્મેટિંગ અથવા સરળ ગણિત રૂપાંતરણ જેવા કાર્યો માટે.
• તાજેતરના પાંડાસ સંસ્કરણોમાં DataFrame.map() ની તરફેણમાં તેના ડિપ્રેકેશનને યાદ રાખો.

પ્રદર્શન ઊંડાણપૂર્વક: વેક્ટરાઇઝેશન વિરુદ્ધ ઇટરેશન

"છુપાયેલ" લૂપ

ઉચ્ચ-પ્રદર્શન પાંડાસ કોડ લખવા માટે સમજવા માટે આ સૌથી નિર્ણાયક ખ્યાલ છે. જ્યારે apply(), map(), અને applymap() અનુકૂળ છે, ત્યારે તે અનિવાર્યપણે પાયથોન લૂપની આસપાસના ફેન્સી રેપર્સ છે. જ્યારે તમે df.apply(..., axis=1) નો ઉપયોગ કરો છો, ત્યારે પાંડાસ તમારા ડેટાફ્રેમમાં રો-બાય-રો ઇટરેટ કરે છે, દરેકને તમારા ફંક્શનમાં પસાર કરે છે. આ પ્રક્રિયામાં નોંધપાત્ર ઓવરહેડ છે અને તે C અથવા Cython માં ઓપ્ટિમાઇઝ્ડ ઓપરેશન્સ કરતાં ઘણી ધીમી છે.

વેક્ટરાઇઝેશનની શક્તિ

વેક્ટરાઇઝેશન એ વ્યક્તિગત એલિમેન્ટ્સ પર નહીં, પરંતુ એક જ સમયે સમગ્ર એરે (અથવા સિરીઝ) પર કામગીરી કરવાની પ્રથા છે. પાંડાસ અને તેની અંતર્ગત લાઇબ્રેરી, NumPy, ખાસ કરીને વેક્ટરાઇઝ્ડ ઓપરેશન્સમાં અવિશ્વસનીય રીતે ઝડપી બનવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી છે.

ચાલો આપણી 'Total_Cost' ગણતરી પર ફરી નજર કરીએ. અમે apply() નો ઉપયોગ કર્યો, પરંતુ શું કોઈ વેક્ટરાઇઝ્ડ રીત છે?

            # Method 1: Using apply() (Iteration)
df['Total_Cost'] = df.apply(lambda row: row['Price_USD'] * row['Quantity'], axis=1)

# Method 2: Vectorized Operation
df['Total_Cost_Vect'] = df['Price_USD'] * df['Quantity']

# Check if the results are the same
print(df['Total_Cost'].equals(df['Total_Cost_Vect'])) # Output: True

            

              
                Copy
              
            
          

બીજી પદ્ધતિ વેક્ટરાઇઝ્ડ છે. તે સમગ્ર 'Price_USD' સિરીઝ લે છે અને તેને એક જ, અત્યંત ઓપ્ટિમાઇઝ્ડ ઓપરેશનમાં સમગ્ર 'Quantity' સિરીઝ વડે ગુણાકાર કરે છે. જો તમે મોટા ડેટાફ્રેમ (લાખો રો) પર આ બે પદ્ધતિઓનો સમય માપશો, તો વેક્ટરાઇઝ્ડ અભિગમ ફક્ત ઝડપી જ નહીં હોય - તે ઘણા ગણો ઝડપી હશે. આપણે સેકન્ડ વિરુદ્ધ મિનિટ, અથવા મિનિટ વિરુદ્ધ કલાકની વાત કરી રહ્યા છીએ.

ક્યારે `apply()` અનિવાર્ય છે?

જો વેક્ટરાઇઝેશન એટલું ઝડપી છે, તો આ અન્ય પદ્ધતિઓ શા માટે અસ્તિત્વમાં છે? કારણ કે કેટલીકવાર, તમારું લોજિક વેક્ટરાઇઝ કરવા માટે ખૂબ જટિલ હોય છે. apply() એ જરૂરી અને સાચું સાધન છે જ્યારે:

• જટિલ શરતી લોજિક: તમારા લોજિકમાં જટિલ `if/elif/else` સ્ટેટમેન્ટ્સ શામેલ છે જે બહુવિધ કૉલમ પર આધાર રાખે છે, જેમ કે આપણું `assign_shipping_priority` ઉદાહરણ. જ્યારે આમાંથી કેટલાક np.select() સાથે પ્રાપ્ત કરી શકાય છે, તે અવાચ્ય બની શકે છે.
• બાહ્ય લાઇબ્રેરી ફંક્શન્સ: તમારે તમારા ડેટા પર બાહ્ય લાઇબ્રેરીમાંથી ફંક્શન લાગુ કરવાની જરૂર છે. ઉદાહરણ તરીકે, અક્ષાંશ અને રેખાંશ કૉલમ્સના આધારે અંતરની ગણતરી કરવા માટે જીઓસ્પેશિયલ લાઇબ્રેરીમાંથી ફંક્શન લાગુ કરવું, અથવા ટેક્સ્ટ કૉલમ પર સેન્ટિમેન્ટ વિશ્લેષણ કરવા માટે નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ લાઇબ્રેરી (જેમ કે NLTK) માંથી ફંક્શન.
• ઇટરેટિવ પ્રક્રિયાઓ: આપેલ રો માટેની ગણતરી અગાઉની રોમાં ગણતરી કરેલ મૂલ્ય પર આધાર રાખે છે (જોકે આ દુર્લભ છે અને ઘણીવાર સંકેત છે કે અલગ ડેટા સ્ટ્રક્ચરની જરૂર છે).

શ્રેષ્ઠ પ્રયાસ: પ્રથમ વેક્ટરાઇઝ કરો, બીજું `apply()`

આ પાંડાસ પ્રદર્શનના સુવર્ણ નિયમ તરફ દોરી જાય છે:

હંમેશા પહેલા વેક્ટરાઇઝ્ડ સોલ્યુશન શોધો. જ્યારે વેક્ટરાઇઝ્ડ સોલ્યુશન વ્યવહારુ અથવા શક્ય ન હોય ત્યારે `apply()` ને તમારા શક્તિશાળી, લવચીક ફોલબેક તરીકે ઉપયોગ કરો.

સારાંશ અને મુખ્ય તારણો: યોગ્ય સાધન પસંદ કરવું

ચાલો આપણા જ્ઞાનને સ્પષ્ટ નિર્ણય લેવાના માળખામાં એકીકૃત કરીએ. જ્યારે કસ્ટમ રૂપાંતરણ કાર્યનો સામનો કરવો પડે, ત્યારે તમારી જાતને આ પ્રશ્નો પૂછો:

સરખામણી કોષ્ટક

એક નિર્ણય ફ્લોચાર્ટ

1. શું મારી કામગીરી મૂળભૂત અંકગણિત (+, -, *, /) અથવા લોજિકલ ઓપરેટર્સ (&, |, ~) નો ઉપયોગ કરીને સમગ્ર કૉલમ પર વ્યક્ત કરી શકાય છે?
   → હા? વેક્ટરાઇઝ્ડ અભિગમનો ઉપયોગ કરો. આ સૌથી ઝડપી છે. (દા.ત., `df['col1'] * df['col2']`)
2. શું હું ફક્ત એક જ કૉલમ પર કામ કરી રહ્યો છું, અને શું મારો મુખ્ય ધ્યેય ડિક્શનરીના આધારે મૂલ્યોને બદલવાનો છે?
   → હા? Series.map() નો ઉપયોગ કરો. તે આ માટે ઓપ્ટિમાઇઝ્ડ છે.
3. શું મારે મારા સમગ્ર ડેટાફ્રેમમાં દરેક એક એલિમેન્ટ પર ફંક્શન લાગુ કરવાની જરૂર છે?
   → હા? DataFrame.applymap() (અથવા નવા પાંડાસમાં DataFrame.map()) નો ઉપયોગ કરો.
4. શું મારું લોજિક જટિલ છે અને એક પરિણામની ગણતરી કરવા માટે દરેક રોમાં બહુવિધ કૉલમ્સમાંથી મૂલ્યોની જરૂર છે?
   → હા? DataFrame.apply(..., axis=1) નો ઉપયોગ કરો. આ જટિલ, રો-વાઇઝ લોજિક માટે તમારું સાધન છે.

નિષ્કર્ષ

પાંડાસમાં કસ્ટમ ફંક્શન્સ લાગુ કરવાના વિકલ્પો નેવિગેટ કરવું એ કોઈપણ ડેટા પ્રેક્ટિશનર માટે એક વિધિ છે. જ્યારે તેઓ પ્રથમ નજરે એકબીજાના બદલે વાપરી શકાય તેવા લાગે છે, ત્યારે map(), apply(), અને applymap() અલગ સાધનો છે, દરેકની પોતાની શક્તિઓ અને આદર્શ ઉપયોગના કેસો છે. તેમના તફાવતોને સમજીને, તમે એવો કોડ લખી શકો છો જે ફક્ત સાચો જ નહીં પણ વધુ વાંચનીય, જાળવણીક્ષમ અને નોંધપાત્ર રીતે વધુ કાર્યક્ષમ પણ હોય.

પદાનુક્રમ યાદ રાખો: તેની કાચી ગતિ માટે વેક્ટરાઇઝેશનને પ્રાધાન્ય આપો, તેની કાર્યક્ષમ સિરીઝ સબસ્ટીટ્યુશન માટે map() નો ઉપયોગ કરો, ડેટાફ્રેમ-વ્યાપી રૂપાંતરણ માટે applymap() પસંદ કરો, અને જટિલ રો-વાઇઝ અથવા કૉલમ-વાઇઝ લોજિક માટે apply() ની શક્તિ અને લવચીકતાનો લાભ લો જેને વેક્ટરાઇઝ કરી શકાતું નથી. આ જ્ઞાનથી સજ્જ, તમે હવે કોઈપણ ડેટા મેનિપ્યુલેશન પડકારનો સામનો કરવા માટે વધુ સારી રીતે સજ્જ છો, કાચા ડેટાને કુશળતા અને કાર્યક્ષમતા સાથે શક્તિશાળી આંતરદૃષ્ટિમાં રૂપાંતરિત કરો છો.