Как использовать pandas apply() на месте

Функцию pandas apply() можно использовать для применения функции к строкам или столбцам Pandas DataFrame.

Эта функция отличается от других функций, таких как drop() и replace() , которые предоставляют аргумент inplace:

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

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

Функция apply() не имеет аргумента inplace, поэтому для преобразования размещенного DataFrame мы должны использовать следующий синтаксис:

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

В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис на практике со следующим DataFrame 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

Пример 1. Использование метода apply() вместо столбца

Следующий код демонстрирует, как использовать apply() для преобразования столбца фрейма данных на месте:

 #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

Пример 2. Используйте метод apply() для нескольких столбцов.

Следующий код демонстрирует, как использовать apply() для преобразования нескольких столбцов фрейма данных:

 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

Пример 3. Используйте apply() для всех столбцов.

Следующий код показывает, как использовать apply() для преобразования всех столбцов во фрейме данных:

 #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

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные функции в pandas:

Как посчитать сумму столбцов в Pandas
Как рассчитать среднее значение столбцов в Pandas
Как найти максимальное значение столбцов в Pandas