Cú pháp của hàm format_map() trong Python
Cú pháp của hàm format_map() như sau:
string.format_map(mapping)
Trong đó:
- string là chuỗi mà mình muốn định dạng.
- mapping là một đối tượng bản đồ dữ liệu (dictionary-like object) chứa các giá trị cho việc định dạng chuỗi.
Hàm format_map() thực hiện việc thay thế các giá trị trong chuỗi string dựa trên các cặp key-value trong mapping. Khi có một key trong mapping tương ứng với một placeholder trong chuỗi, giá trị tương ứng sẽ được chèn vào.
Ví dụ cơ bản của hàm format_map()
Hãy xem một ví dụ cơ bản để hiểu cách sử dụng hàm format_map():
person={'name':'Alice','age':25}
message='My name is {name} and I am {age} years old.'
formatted_message=message.format_map(person)
(formatted_message)
Kết quả đầu ra sẽ là:
My name is Alice and I am 25 years old.
Trong ví dụ trên, mình có một dictionary person với các cặp key-value tương ứng với tên và tuổi của một người. Bằng cách gọi hàm format_map(person) trên chuỗi message, mình thay thế các placeholder {name} và {age} bằng các giá trị tương ứng từ person. Kết quả trả về là chuỗi 'My name is Alice and I am 25 years old.'
Ví dụ nâng cao của hàm format_map()
Hàm format_map() cũng cho phép mình sử dụng các đối tượng tùy chỉnh làm bản đồ dữ liệu. Hãy xem một ví dụ nâng cao để thấy rõ điều này:
classData:
def__init__(self, value):
self.value=value
data=Data(42)
message='The answer is {data.value}.'
formatted_message=message.format_map(vars())
(formatted_message)
Kết quả đầu ra sẽ là:
The answer is 42.
Trong ví dụ này, mình có một lớp Data với một thuộc tính value. Bằng cách gọi hàm format_map(vars()) trên chuỗi message, chúng ta thay thế placeholder {data.value} bằng giá trị của thuộc tính value trong đối tượng data. Kết quả trả về là chuỗi 'The answer is 42.'
Ứng Dụng trong Series Function
1. Sử Dụng trong Định Dạng Chuỗi Đa Dạng
Khi làm việc với Series Function trong thư viện pandas, format_map() có thể được sử dụng để định dạng nhiều chuỗi cùng một lúc dựa trên các giá trị từ các Series khác nhau.
import pandas as pd
# Tạo DataFrame với Series chứa thông tin
df = pd.DataFrame({
'name': ['Nguyễn Văn A', 'Trần Thị B', 'Lê Minh C'],
'age': [25, 30, 28],
'job': ['Lập trình viên', 'Giáo viên', 'Nhân viên kinh doanh']
})# Định nghĩa chuỗi mẫu
template = "Họ tên: {name}, Tuổi: {age}, Nghề nghiệp: {job}"# Sử dụng format_map() để định dạng toàn bộ DataFrame
formatted_df = df.astype(str).apply(lambda x: template.format_map(x), axis=1)# Hiển thị kết quả
print(formatted_df)
2. Linh Hoạt với Các Đối Tượng Mapping Khác Nhau
format_map() cung cấp sự linh hoạt khi làm việc với các đối tượng mapping khác nhau, giúp dễ dàng thay đổi định dạng chuỗi mà không cần sửa đổi trực tiếp code.
Hàm format_map() là một công cụ mạnh mẽ khi làm việc với định dạng chuỗi trong Python. Kết hợp với Series Function trong pandas, nó giúp tối ưu hóa quá trình xử lý dữ liệu và tạo ra mã nguồn dễ đọc và dễ bảo trì. Sự linh hoạt của format_map() làm cho nó trở thành một lựa chọn xuất sắc khi cần định dạng nhiều chuỗi với các giá trị động.
Xem thêm: