Pandas: so wenden sie eine funktion auf jede zeile in dataframe an

Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um eine Funktion auf jede Zeile eines Pandas-DataFrames anzuwenden:

 df[' new_col '] = df. apply ( lambda x: some function, axis= 1 )

Diese Syntax wendet eine Funktion auf jede Zeile eines Pandas-DataFrames an und gibt die Ergebnisse in einer neuen Spalte zurück.

Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.

Beispiel: Wenden Sie eine Funktion auf jede Zeile in DataFrame an

Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' A ': [5, 4, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' B ': [10, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

    AB
0 5 10
1 4 8
2 7 10
3 9 6
4 12 6
5 9 5
6 9 9
7 4 12

Nehmen wir nun an, wir möchten eine Funktion anwenden, die die Werte in Spalte A und Spalte B multipliziert und dann durch 2 dividiert.

Wir können die folgende Syntax verwenden, um diese Funktion auf jede Zeile des DataFrame anzuwenden:

 #create new column by applying function to each row in DataFrame
df[' z '] = df. apply ( lambda x: x[' A '] * x[' B '] / 2, axis= 1 )

#view updated DataFrame
print (df)

    AB z
0 5 10 25.0
1 4 8 16.0
2 7 10 35.0
3 9 6 27.0
4 12 6 36.0
5 9 5 22.5
6 9 9 40.5
7 4 12 24.0

Spalte z zeigt die Ergebnisse der Funktion an.

Zum Beispiel:

• Erste Reihe: A * B / 2 = 5 * 10 / 2 = 25
• Zweite Reihe: A * B / 2 = 4 * 8 / 2 = 16
• Dritte Reihe: A * B / 2 = 7 * 10 / 2 = 35

Und so weiter.

Sie können eine ähnliche Syntax mit Lambda verwenden, um jede gewünschte Funktion auf jede Zeile eines Pandas-DataFrames anzuwenden.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie andere gängige Vorgänge in Pandas ausgeführt werden:

So wenden Sie eine Funktion auf Pandas Groupby an
So führen Sie eine GroupBy-Summe in Pandas durch
So verwenden Sie Groupby und Plot in Pandas