
English: 
Also allows you operate on your data frame in a vectorized and item by item way.
What does it mean to operate on data frame in a vectorized way?
Let's say we have the following data frame.
This data frame has 2 columns, 1 and 2.
And 4 rows, a, b, c, and d.
All of the values are integers.
We can call data frame that apply and
provide us the argument sum arbitrary function.
In this case,
numpy.mean to perform that function on the vector that is every single column.
So when we call df.apply numpy.mean.
What we get back is the mean of every single column in df.
This is itself a new data frame.
There are also some operations that simply cannot be vectorized in this way.
That is, take an numpy array as their input and
then return another array or value.
We can also, in this case, call map on particular columns.
Or apply map on entire data frames.

Chinese: 
Pandas 还可让你以向量化的方式逐项在DataFrame上进行操作
以向量化的方式在DataFrame上进行操作是什么意思？
假设我们有以下DataFrame
这个DataFrame有2列 分别是 1 和 2
有4行 分别是 a、b、c 和 d
所有值均为整数
我们可以调用适用的DataFrame
向我们提供参数总和任意函数
在本例中
numpy.mean 意味着在每个自成一列的向量上执行该函数
因此 当我们调用 df.apply numpy.mean 时
得到的结果是 df 中每列的平均值
这本身就是一个新的DataFrame
另外还有一些操作不能通过这种方式向量化
例如提取 numpy 数组作为输入数据
然后返回其他数组或值
在本例中 我们还可以在特定列上调用映射
或对整个DataFrame应用映射

Arabic: 
‫تتيح لنا pandas أيضًا العمل على إطار البيانات بطريقة موجهة بالانتقال من عصر إلى الآخر.
‫فما المقصود بالعمل على إطار البيانات بطريقة موجهة؟
‫لنفترض أن لدينا إطار البيانات التالي.
‫يحتوي إطار البيانات هذا على عمودين وهما 1 و2.
‫وأربعة صفوف وهي a وb وc وd.
‫وكل هذه القيم أعداد صحيحة.
‫يمكننا استدعاء إطار البيانات المناسب
‫والذي يزودنا بدالة عشوائية ما للوسيطة.
‫في هذه الحالة،
‫سنستخدم numpy.mean لتطبيق هذه الدالة على المتجه الذي يمثل كل عمود.
‫لذا، عندما نستدعي df.apply numpy.mean.
‫فما نحصل عليه هو متوسط كل عمود مفرد في df.
‫وهذا في حد ذاته إطار بيانات جديد.
‫توجد بعض العمليات التي لا يمكن توجيهها بهذه الطريقة.
‫وذلك لأنها تأخذ صفيف numpy
‫كمدخلات ثم ترجع صفيفًا آخر أو قيمة أخرى.
‫يمكننا أيضًا، في هذه الحالة، استدعاء مخطط في أعمدة بعينها.
‫أو تطبيق المخطط على إطارات البيانات بأكملها.

Japanese: 
pandasではデータフレームで
項目別にベクトルを操作できます
これはどういう意味でしょうか？
このデータフレームを例に説明しましょう
2つの列one、twoと
4つの行a、b、c、dがあります
値はすべて整数型です
Applyメソッドを呼び出せば
引数に任意の関数を指定できます
ここでは各列のベクトルで
numpy．mean関数を実行させてみましょう
df．apply（numpy．mean）を呼び出すと
各列の平均値を返します
これ自体が新たなデータフレームです
NumPyの配列を入力に使って
他の配列や値を得ようとする場合には
ベクトル化ができません
この場合は特定の列か
データフレーム全体にマップを適用します

Portuguese: 
Também permite que você opere em sua estrutura de dados de uma forma vetorizada e item por item.
O que significa operar em estrutura de dados de uma forma vetorizada?
Digamos que temos a seguinte estrutura de dados.
Esta estrutura de dados tem 2 colunas, 1 e 2.
E 4 linhas, a, b, c e d.
Todos os valores são inteiros.
Podemos chamar a estrutura de dados que se aplica e
fornecer a função arbitrária de soma do argumento.
Neste caso,
numpy.mean para executar essa função no vetor que está em cada coluna simples.
Quando chamamos df.apply numpy.mean,
o que recebemos é a média de cada coluna simples no df.
Isso é uma nova estrutura de dados.
Há também algumas operações que simplesmente não podem ser vetorizadas dessa forma.
Ou seja, usar um array NumPy como sua entrada e,
em seguida, retornar outro array ou valor.
Também podemos, neste caso, chamar o mapa em colunas específicas.
Ou aplicar o mapa a estrutura de dados completas.

English: 
Also allows you operate on your data frame in a vectorized and item by item way.
What does it mean to operate on data frame in a vectorized way?
Let's say we have the following data frame.
This data frame has 2 columns, 1 and 2.
And 4 rows, a, b, c, and d.
All of the values are integers.
We can call data frame that apply and
provide us the argument sum arbitrary function.
In this case,
numpy.mean to perform that function on the vector that is every single column.
So when we call df.apply numpy.mean.
What we get back is the mean of every single column in df.
This is itself a new data frame.
There are also some operations that simply cannot be vectorized in this way.
That is, take an numpy array as their input and
then return another array or value.
We can also, in this case, call map on particular columns.
Or apply map on entire data frames.

English: 
These methods will accept functions that take in a single value, and
return a single value.
For example let's say that we said df one.map lambda x x greater than or
equal to 1.
What this does is goes through every single value in the 1 column, and
evaluates whether or not that value is greater than or equal to 1.
If we were to call df.applymap lambda x x greater than or equal to 1.
The same function is evaluated over every single value in the data frame.
As opposed to just the 1 column.

Arabic: 
‫تقبل هذه الأساليب الدالات التي تقبل قيمة مفردة،
‫وتُرجع قيمة مفردة.
‫لنفترض مثلاً أننا قلنا أن df one.map lambda x،‏ حيث x أكبر من أو
‫يساوي 1.
‫ما يفعله هذا هو الانتقال بين كل قيمة مفردة في العمود رقم 1،
‫ويقيم ما إذا كانت القيمة أكبر من أو تساوي 1.
‫إذا استدعينا df one.map lambda x، حيث ‏x أكبر من أو يساوي 1.
‫يتم تقييم الدالة ذاتها لكل قيمة مفردة في إطار البيانات.
‫في مقابل العمود رقم 1 فقط.

Japanese: 
これらのメソッドは引数が1つで
戻り値が1つの関数を許容します
例えばdf［’one’］．map（lambda x：x＞＝1）
とします
これは列oneの1つ1つの値を調べ
その値が1以上かどうか評価するということです
df．applymap（lambda x：x＞＝1）に
変えてみます
1列だけではなく
データフレーム内のすべての値について
この関数が適用されました

Chinese: 
这些方法将接受传入一个值然后返回
一个值的函数
例如 假设 df one.map lambda x
x 大于或等于 1
这会使系统浏览 1 列中的每个值
然后判断该值大于还是等于 1
如果我们调用 df.applymap lambda x 而且 x 大于或等于 1
那么系统会针对DataFrame中的每个值调用同一个函数
与只在 one 列调用相反

English: 
These methods will accept functions that take in a single value, and
return a single value.
For example let's say that we said df one.map lambda x x greater than or
equal to 1.
What this does is goes through every single value in the 1 column, and
evaluates whether or not that value is greater than or equal to 1.
If we were to call df.applymap lambda x x greater than or equal to 1.
The same function is evaluated over every single value in the data frame.
As opposed to just the "one" column.

Portuguese: 
Esses métodos aceitarão funções que utilizam um valor único e
retornam um valor único.
Por exemplo, suponhamos que dissemos df one.map lambda x x >=
1.
O que ele faz é passar por cada valor único na coluna 1 e
avaliar se esse valor é maior ou igual a 1.
Se chamarmos df.applymap lambda x x >=1,
a mesma função será avaliada em cada valor único da estrutura de dados.
E não apenas na coluna 1.
