Como usar pandas apply() no lugar

A função pandas apply() pode ser usada para aplicar uma função a linhas ou colunas de um DataFrame do pandas.

Esta função é diferente de outras funções como drop() e replace() que fornecem um argumento inplace:

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

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

A função apply() não possui um argumento inplace, então devemos usar a seguinte sintaxe para transformar um DataFrame inplace:

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

Os exemplos a seguir mostram como usar essa sintaxe na prática com o seguinte DataFrame do pandas:

 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

Exemplo 1: Use apply() no lugar de uma coluna

O código a seguir demonstra como usar apply() para transformar uma coluna de quadro de dados no local:

 #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

Exemplo 2: Use apply() para múltiplas colunas

O código a seguir demonstra como usar apply() para transformar múltiplas colunas de quadro de dados no local:

 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

Exemplo 3: Use apply() em vigor para todas as colunas

O código a seguir mostra como usar apply() para transformar todas as colunas no quadro de dados:

 #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

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como executar outras funções comuns em pandas:

Como calcular a soma das colunas no Pandas
Como calcular a média das colunas no Pandas
Como encontrar o valor máximo das colunas no Pandas