Pandas'ta apply ve map yöntemleri arasındaki fark nedir?

Pandas'taki apply ve map metodları, verilere fonksiyon uygulamak için kullanılır, ancak farklı bağlamlarda kullanılırlar ve farklı yeteneklere sahiptirler.

• map genellikle Series'e uygulanır ve öğe bazlı dönüşümler için tasarlanmıştır. Bir sözlük, fonksiyon veya Series kabul edebilir ve değerleri değiştirmek veya dönüştürmek için kullanılır.

• apply daha esnektir ve hem Series hem de DataFrame üzerinde kullanılabilir. Series için, map'e benzer şekilde çalışır, ancak skalar veya Series döndüren fonksiyonlar kabul edebilir. DataFrame için, satırlar (axis=1) veya sütunlar (axis=0) boyunca fonksiyon uygulamaya izin verir.

Örnek:

import pandas as pd

ds = pd.Series([1, 2, 3])

# map, her öğeye fonksiyon uygular
print(ds.map(lambda x: x * 2))

# apply, Series üzerinde map'e benzer
print(ds.apply(lambda x: x * 2))

# DataFrame üzerinde sütunlar için apply
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
print(df.apply(sum, axis=0))  # sütunlar toplamı
print(df.apply(sum, axis=1))  # satırlar toplamı

Özetle: map — basit dönüşümler için Series, apply — daha esnek, hem DataFrame hem de Series ile çalışır ve karmaşık fonksiyonlar uygulamaya olanak tanır.