Come utilizzare pandas apply() sul posto

La funzione pandas apply() può essere utilizzata per applicare una funzione a righe o colonne di un DataFrame pandas.

Questa funzione è diversa da altre funzioni come drop() e replace() che forniscono un argomento inplace:

 df. drop ([' column1 '], inplace= True )

df. rename ({' old_column ': ' new_column '}, inplace= True )

La funzione apply() non ha un argomento sul posto, quindi dobbiamo usare la seguente sintassi per trasformare un DataFrame sul posto:

 df = df. apply ( lambda x: x* 2 )

I seguenti esempi mostrano come utilizzare questa sintassi in pratica con i seguenti DataFrame panda:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

        points assists rebounds
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6
5 23 9 5
6 25 9 9
7 29 4 12

Esempio 1: utilizzare apply() sul posto per una colonna

Il codice seguente dimostra come utilizzare apply() per trasformare una colonna di frame di dati sul posto:

 #multiply all values in 'points' column by 2 in place
df. loc [:, ' points '] = df. points . apply ( lambda x: x* 2 )

#view updated DataFrame
df

points assists rebounds
0 50 5 11
1 24 7 8
2 30 7 10
3 28 9 6
4 38 12 6
5 46 9 5
6 50 9 9
7 58 4 12

Esempio 2: utilizzare apply() sul posto per più colonne

Il codice seguente dimostra come utilizzare apply() per trasformare più colonne di frame di dati sul posto:

 multiply all values in 'points' and 'rebounds' column by 2 in place
df[[' points ', ' rebounds ']] = df[[' points ', ' rebounds ']]. apply ( lambda x: x* 2 )

#view updated DataFrame
df

	points assists rebounds
0 50 5 22
1 24 7 16
2 30 7 20
3 28 9 12
4 38 12 12
5 46 9 10
6 50 9 18
7 58 4 24

Esempio 3: utilizzare apply() per tutte le colonne

Il codice seguente mostra come utilizzare apply() per trasformare tutte le colonne nel data frame sul posto:

 #multiply values in all columns by 2
df = df. apply ( lambda x: x* 2 )

#view updated DataFrame
df

	points assists rebounds
0 50 10 22
1 24 14 16
2 30 14 20
3 28 18 12
4 38 24 12
5 46 18 10
6 50 18 18
7 58 8 24

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre funzioni comuni nei panda:

Come calcolare la somma delle colonne in Pandas
Come calcolare la media delle colonne in Pandas
Come trovare il valore massimo delle colonne in Pandas