Python mapの整理

Pyhton の方式ホームページによると

https://docs.python.org/3/library/functions.html#map

Built-in map について次のような説明があります。

map(function, iterable, *iterables)

　function を iterable の全ての要素に適用して結果を生成 (yield) するイテレータを返します。
追加の iterables 引数が渡された場合、 function は渡された iterable と同じ数の引数を取らなければならず、関数は全ての iterable から並行して得られた要素の組に対して適用されます。
　複数の iterable が渡された場合、そのうちで最も短い iterable が使い尽くされた段階で止まります。

返すのはイテレータですので、map(function, iterable）では値を表示できません。
list(map(function, iterable))としてリストに変換して表示するようにします。

例1

iterable が [“a”, “b”, “c”, “d”, “e”] の例です。

val = ["a", "b", "c", "d", "e"]
list(map(str.upper(), val)))

例2

iterable が range(10) -> [0, 1, 2 ・・・ 9]で

*iterables が　repeat(5) -> [5, 5, ・・・5・・Endless] の例です。

実行の結果が、pow(0,5), pow(1,5), pow(2,5), pow(3,5) ・・・ pow(4,5)となっているのが分かります。

def repeat(object, times=None):
    if times is None:
        // Endless
        while True:
            yield object
    else:
        for i in range(times):
            yield object
list(map(pow, range(10), repeat(5)))

例3

lambda 関数を使ってみます。

val = [x for x in range(10)]
list(map(lambda x: x**2, val))

Pandas の方式ホームページによると

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.map.html

pandas.Series.map について次のような説明があります。

Series.map(arg, na_action=None)[source]

マッピングまたは関数に従って Series の値を別の値に置き換えるために使用します。
パラメータ
    arg　function, collections.abc.Mapping subclass or Series
        値の交換。
    na_action　{None, ‘ignore’}, default None
        「ignore」の場合、マッピングに渡さずに NaN 値を伝播します。
リターン
    Series

arg が、collections.abc.Mapping subclass でもよいことに注目します。
Mapping は任意のキー探索をサポートしていて、 collections.abc.Mapping の 抽象基底クラス で指定された特殊メソッド __getitem__()、__iter__()、__len__() を実装しているコンテナオブジェクトです。
例えば、 dict, collections.defaultdict, collections.OrderedDict, collections.Counter などです。

例1

ディクショナリ（ dict ）を使ってみます。

import pandas as pd

s = pd.Series(["tokyo","chiba","oosaka","kyoto"])
t = s.map({"tokyo": "kanto", "chiba": "kanto", "oosaka": "kinki", "kyoto": "kinki"})
t

例2

ユーザー関数を使ってみます。

def addcontry(x):
    return f'日本_{x}'

s = pd.Series(["tokyo","chiba","oosaka","kyoto"])

list(s.map(addcontry))

例3

lambda 関数を使ってみます。

s = pd.Series(["tokyo","chiba","oosaka","kyoto"])

list(s.map(lambda x: f'日本_{x}'))

例4

Class を使ってみます

class Country:
    def __init__(self, colname):
        self.colname = colname
    def __repr__(self):
        return f"'日本_{self.colname}'"

s = pd.Series(["tokyo","chiba","oosaka","kyoto"])

list(s.map(Country))