データ処理のためのPython Map関数究極ガイド

チュートリアル
Python

はじめに

Pythonの組み込み関数map()を使用すると、反復可能なオブジェクト（リストや辞書のような）内の各アイテムに関数を適用し、結果を取得するための新しいイテレータを返すことができます。map()はマップオブジェクト（イテレータ）を返し、これをプログラムの他の部分で使用することができます。また、マップオブジェクトをlist()関数や他のシーケンスタイプに渡して、反復可能なオブジェクトを作成することもできます。

map()関数の構文は次のとおりです：

map(function, iterable, [iterable 2, iterable 3, ...])

forループを使用する代わりに、map()関数は反復可能なオブジェクト内のすべてのアイテムに関数を適用する方法を提供します。したがって、アイテムを別の反復可能なオブジェクトにコピーするのではなく、1回に1つのアイテムに関数を適用するため、パフォーマンスが向上することがよくあります。これは、大規模なデータセットを処理するプログラムで特に便利です。map()は、各反復可能なオブジェクトから1つのアイテムを関数に送信することにより、関数の引数として複数の反復可能なオブジェクトを受け取ることもできます。

このチュートリアルでは、map()を使用する3つの異なる方法をレビューします：lambda関数を使用する方法、ユーザー定義関数を使用する方法、最後に複数の反復可能な引数を使用した組み込み関数を利用する方法です。

Lambda関数を使用する

map()への最初の引数は関数であり、これは各アイテムに適用するために使用されます。Pythonは、map()に渡した反復可能なオブジェクトの各アイテムに対して関数を1回呼び出し、操作されたアイテムをマップオブジェクト内で返します。最初の関数引数には、ユーザー定義関数を渡すこともできますし、特に式がそれほど複雑でない場合にはlambda関数を利用することもできます。

map()をlambda関数で使用する際の構文は次のとおりです：

map(lambda item: item[] expression, iterable)

以下のようなリストを使用して、リスト内の各アイテムに適用したい式を持つlambda関数を実装できます：

numbers = [10, 15, 21, 33, 42, 55]

各数値に対して式を適用するために、map()とlambdaを使用できます：

mapped_numbers = list(map(lambda x: x * 2 + 3, numbers))

ここでは、リスト内のアイテムをxとして宣言します。それから、私たちの式を追加します。リストの数値をmap()の反復可能なものとして渡します。

この結果をすぐに受け取るために、mapオブジェクトのリストを印刷します：

print(mapped_numbers)

Output
[23, 33, 45, 69, 87, 113]

list()を使用して、マップオブジェクトが<map object at 0x7fc250003a58>のような、見やすさに欠けるオブジェクトではなくリストとして返されるようにしています。 マップオブジェクトは結果のイテレーターであり、forでループ処理を行うか、list()を使用してリストに変換することができます。 ここでこれを行っているのは、結果を確認する良い方法だからです。

最終的には、map()は大規模なデータセットを扱う際に最も役立ちますので、マップオブジェクトをさらに操作することが多く、一般的にはlist()のようなコンストラクタを使用しないでしょう。

より小さなデータセットの場合、リスト内包表記が適しているかもしれませんが、このチュートリアルの目的ではmap()をデモンストレーションするために小さなデータセットを使用しています。

ユーザー定義関数の実装

lambdaと同様に、定義した関数をイテラブルに適用することができます。 lambda関数は1行の式を扱う際に有用ですが、式が複雑になるとユーザー定義関数がより適しています。さらに、イテラブルに適用する関数に別のデータを渡す必要がある場合、可読性の観点からユーザー定義関数が適しています。

たとえば、次のイテラブルでは、各アイテムが私たちの水族館の生物に関する異なる詳細を含むディクショナリです。

aquarium_creatures = [
 {"name": "sammy", "species": "shark", "tank number": 11, "type": "fish"},
 {"name": "ashley", "species": "crab", "tank number": 25, "type": "shellfish"},
 {"name": "jo", "species": "guppy", "tank number": 18, "type": "fish"},
 {"name": "jackie", "species": "lobster", "tank number": 21, "type": "shellfish"},
 {"name": "charlie", "species": "clownfish", "tank number": 12, "type": "fish"},
 {"name": "olly", "species": "green turtle", "tank number": 34, "type": "turtle"}
]

私たちは、すべての水族館の生き物が実際に同じ水槽に移動することを決定しました。すべての生き物が水槽42に移動することを反映するために、記録を更新する必要があります。map()が各辞書と辞書内の各キー:値ペアにアクセスできるように、ネストした関数を構築します：

def assign_to_tank(aquarium_creatures, new_tank_number):
 def apply(x):
  x["tank number"] = new_tank_number
  return x
 return map(apply, aquarium_creatures)

assign_to_tank()関数を定義し、aquarium_creaturesとnew_tank_numberをパラメータとして受け取ります。assign_to_tank()では、最終行でmap()にapply()を関数として渡します。assign_to_tank関数はmap()からのイテレータを返します。

apply()はxを引数として取り、それは私たちのリスト内のアイテム — 一つの辞書を表します。

次に、xがaquarium_creaturesからの"tank number"キーであり、渡されたnew_tank_numberを格納することを定義します。新しい水槽番号を適用した後に各アイテムを返します。

私たちは、各生き物のために置き換えたい新しい水槽番号と共に、辞書のリストを持ってassign_to_tank()を呼び出します：

assigned_tanks = assign_to_tank(aquarium_creatures, 42)

関数が完了すると、assigned_tanks変数にマップオブジェクトが格納され、それをリストに変換して印刷します：

print(list(assigned_tanks))

このプログラムから次の出力が得られます：

Output
[{'name': 'sammy', 'species': 'shark', 'tank number': 42, 'type': 'fish'}, {'name': 'ashley', 'species': 'crab', 'tank number': 42, 'type': 'shellfish'}, {'name': 'jo', 'species': 'guppy', 'tank number': 42, 'type': 'fish'}, {'name': 'jackie', 'species': 'lobster', 'tank number': 42, 'type': 'shellfish'}, {'name': 'charlie', 'species': 'clownfish', 'tank number': 42, 'type': 'fish'}, {'name': 'olly', 'species': 'green turtle', 'tank number': 42, 'type': 'turtle'}]

私たちは新しい水槽番号を辞書のリストにマッピングしました。私たちが定義した関数を使用することで、map()を利用してリストの各アイテムに関数を効率的に適用することができます。

複数のイテラブルを使用した組み込み関数の使用

lambda関数や独自定義した関数と同様に、Pythonの組み込み関数をmap()と組み合わせることができます。複数のイテラブルに関数を適用するには、最初のイテラブルに続いて別のイテラブル名を渡します。たとえば、2つの数値を取り、基数のべき乗を見つけるpow()関数を使用することを考えてみましょう。

ここにpow()を使用したい整数のリストがあります：

base_numbers = [2, 4, 6, 8, 10]
powers = [1, 2, 3, 4, 5]

次に、pow()を関数としてmap()に渡し、2つのリストをイテラブルとして提供します：

numbers_powers = list(map(pow, base_numbers, powers))

print(numbers_powers)

map()は、各リスト内の同じアイテムにpow()関数を適用してべき乗を提供します。したがって、結果は2**1、4**2、6**3などとなります：

Output
[2, 16, 216, 4096, 100000]

もしmap()に片方よりも長いイテラブルを提供した場合、map()は最も短いイテラブルの終わりに達すると計算を停止します。次のプログラムでは、base_numbersを3つの追加の数値で拡張しています。

base_numbers = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16]
powers = [1, 2, 3, 4, 5]

numbers_powers = list(map(pow, base_numbers, powers))

print(numbers_powers)

その結果、このプログラムの計算には何も変更がなく、同じ結果が得られます：

Output
[2, 16, 216, 4096, 100000]

私たちは、Pythonの組み込み関数を使用したmap()関数を使い、複数のイテラブルを処理できることを確認しました。また、map()が最もアイテム数の少ないイテラブルの終わりに達するまで、複数のイテラブルを処理し続けることも確認しました。

結論

このチュートリアルでは、Pythonにおけるmap()関数のさまざまな利用方法を探求しました。これで、カスタム関数、lambda式、およびその他の組み込み関数とともにmap()を使用する能力を得ました。さらに、map()は複数のイテラブルを必要とする関数に適用でき、データ処理タスクにおける汎用性を高めます。

デモンストレーションのために、map()の結果を直接リストに変換しました。実際のアプリケーションでは、返されたマップオブジェクトは特定のニーズに合わせてさらに操作できます。

Pythonの理解を深めるために、以下のリソースを利用してください：

これらのリソースは、Pythonの機能を包括的に理解し、プロジェクトでそれらを効果的に活用する方法を提供します。

Pythonについてさらに学びたい場合は、私たちのPythonでのコーディング方法シリーズやPythonトピックページをチェックしてください。関数型プログラミングでデータセットを扱う方法についてさらに学びたい場合は、filter()関数に関する記事をチェックしてください。

よくある質問

Pythonのmap()は何をしますか？

Pythonのmap()関数は、関数と1つ以上の反復可能なオブジェクトを受け取り、指定された関数を提供された反復可能なオブジェクトの各要素に適用するイテレーターを返します。言い換えれば、これは反復可能なオブジェクト内の各アイテムに関数を「マッピング」します。例えば：

numbers = [1, 2, 3, 4]
squares = map(lambda x: x**2, numbers)

ここで、squaresは1, 4, 9, 16.のイテレーターになります。

Pythonでマップを作成するにはどうすればよいですか？

マップオブジェクトは、関数と少なくとも1つの反復可能なオブジェクトを引数として使って組み込みのmap()関数を呼び出すことで作成します。例えば：

def add_one(x):
    return x + 1

my_list = [1, 2, 3]
mapped = map(add_one, my_list)  # マップオブジェクトを作成

その後、マッピングされたものを反復するか、リストに変換して結果を確認できます：

print(list(mapped))  # [2, 3, 4]

Pythonのmapは遅延ですか？

はい、Python 3では、map()は遅延イテレーターを返します。これは、一度にすべての結果を処理したりメモリに保存したりしないことを意味します。代わりに、反復する際に要求に応じて各結果を計算します。これは、特に大きなデータセットに対してメモリ効率が良いですが、同じマップオブジェクトを直接インデックスしたり、再度反復したりすることはできないことも意味します。

map()関数はどのように機能しますか？

map()関数は次のように機能します：

  1. 関数と1つ以上の反復可能なオブジェクトを提供します。
  2. map()は各反復可能なオブジェクトから要素を取得します。
  3. それはこれらの要素を引数として関数を呼び出します。
  4. そして、その関数呼び出しの結果を返します。
  5. このプロセスは、いずれかの反復可能なオブジェクトが尽きるまで繰り返されます。

複数の反復可能なオブジェクトが与えられた場合、map()は最も短い反復可能なオブジェクトが尽きると停止します。例えば：

numbers = [1, 2, 3]
others = [10, 20, 30]
result = map(lambda x, y: x + y, numbers, others)
print(list(result))  # [11, 22, 33]

Pythonでmapを使用すべきですか？

map()を使用すべきかどうかは、個人の好みと可読性に依存します：

利点：

  • 場合によっては、より簡潔になることがあります。
  • 特定のシナリオでは、リスト内包表記よりもわずかに速い場合があります（ただし、通常はそれほどではありません）。

欠点：

  • リスト内包表記やジェネレーター式を使用したコードは、しばしば「Pythonic」と見なされ、より読みやすいとされています。
  • 新しいPythonプログラマーは、リスト内包表記がより直感的であると感じるかもしれません。

要するに、コードがより明確で直接的になるのであれば、map()を使用してください。そうでなければ、リスト内包表記やジェネレーター式は非常に一般的な代替手段です。

Pythonでmapを文字列に変換する方法は？

mapオブジェクトはイテレーターであり、文字列ではありません。map()呼び出しの結果を文字列に変換したい場合は、まずそれを反復処理する必要があります。一般的なアプローチには以下が含まれます：

  • リストに変換し、次に文字列表現に変換する：
mapped = map(str, [1, 2, 3])
string_representation = str(list(mapped))  # "[‘1’, ‘2’, ‘3’]"
  • 結果が文字列要素である場合は、それらを結合する：
mapped = map(str, [1, 2, 3])
joined_string = ''.join(mapped)  # "123"

最適な方法は、人間が読みやすいリスト表現（str(list(...))）を望むか、結果の連結（''.join(...)）を望むかによります。

map count()は何をしますか？

mapオブジェクトには組み込みのcount()メソッドがありません。count()メソッドはリスト、文字列、および特定の他のコレクションで利用できます。マップオブジェクトによって生成された値の出現回数をカウントしたい場合は、最初にリストに変換する必要があります（これによりイテレータが消費されます）：

mapped = map(lambda x: x*2, [1, 2, 3, 2])
mapped_list = list(mapped)
count_of_4 = mapped_list.count(4)  # 2、2*2=4が2回出現するため

リストに変換せずにカウントが必要な場合は、手動でイテレートできます：

count_of_value = sum(1 for x in map(lambda x: x*2, [1, 2, 3, 2]) if x == 4)

Pythonにおけるmapとfilterの役割は何ですか？

  • map(function, iterable)：iterableの各要素に関数を適用し、結果のイテレータを返します。

  • filter(function, iterable)：function(element)がTrueであるiterableの要素のイテレータを返します。functionがNoneの場合は、自身が真である要素を返します。

例えば：

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
mapped_nums = map(lambda x: x*2, nums)        # [2, 4, 6, 8, 10]
filtered_nums = filter(lambda x: x > 2, nums) # [3, 4, 5]

mapは各要素を変換し、filterは条件に基づいて特定の要素を選択します。

Source:
https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-use-the-python-map-function