Pandas.apply permite utilizatorilor să treacă o funcție și să o aplice pe fiecare valoare din seria Pandas. Vine ca o îmbunătățire imensă pentru biblioteca panda, deoarece această funcție ajută la segregarea datelor în funcție de condițiile necesare, datorită cărora este utilizată eficient în știința datelor și învățarea automată.
Instalare:
Importați modulul Pandas în fișierul python folosind următoarele comenzi de pe terminal:
pip install pandas>
Pentru a citi fișierul csv și a-l strânge într-o serie de panda sunt utilizate următoarele comenzi:
import pandas as pd s = pd.read_csv('stock.csv', squeeze=True)> Sintaxă:
s.apply(func, convert_dtype=True, args=())>
Parametri:
functia: .apply preia o funcție și o aplică tuturor valorilor seriei panda. convert_dtype: Convertiți dtype conform operațiunii funcției. args=(): Argumente suplimentare care trebuie transmise funcției în loc de serie. Tip returnare: Seria Pandas după funcția/operarea aplicată.
Exemplul #1:
Următorul exemplu transmite o funcție și verifică valoarea fiecărui element din serie și returnează scăzut, normal sau ridicat corespunzător.
PYTHON3
import> pandas as pd> # reading csv> s>=> pd.read_csv('stock.csv', squeeze>=> True>)> # defining function to check price> def> fun(num):> >if> num<>200>:> >return> 'Low'> >elif> num>>>> and> num<>400>:> >return> 'Normal'> >else>:> >return> 'High'> # passing function to apply and storing returned series in new> new>=> s.>apply>(fun)> # printing first 3 element> print>(new.head(>3>))> # printing elements somewhere near the middle of series> print>(new[>1400>], new[>1500>], new[>1600>])> # printing last 3 elements> print>(new.tail(>3>))> |
cele mai bune mașini din lume
>
>
Ieșire:
Exemplul #2:
În exemplul următor, o funcție temporară anonimă este realizată în .apply folosind lambda. Se adaugă 5 la fiecare valoare din serie și returnează o serie nouă.
PYTHON3
import> pandas as pd> s>=> pd.read_csv('stock.csv', squeeze>=> True>)> # adding 5 to each value> new>=> s.>apply>(>lambda> num : num>+> 5>)> # printing first 5 elements of old and new series> print>(s.head(),>'
'>, new.head())> # printing last 5 elements of old and new series> print>(>'
'>, s.tail(),>'
'>, new.tail())> |
>
>
Ieșire:
0 50.12 1 54.10 2 54.65 3 52.38 4 52.95 Name: Stock Price, dtype: float64 0 55.12 1 59.10 2 59.65 3 57.38 4 57.95 Name: Stock Price, dtype: float64 3007 772.88 3008 771.07 3009 773.18 3010 771.61 3011 782.22 Name: Stock Price, dtype: float64 3007 777.88 3008 776.07 3009 778.18 3010 776.61 3011 787.22 Name: Stock Price, dtype: float64>
După cum sa observat, valori noi = valori vechi + 5