Pandas.apply ermöglicht es den Kunden, eine Kapazität weiterzugeben und sie auf jede einzelne Schätzung der Pandas-Vereinbarung anzuwenden. Es stellt eine kolossale Verbesserung für die Pandas-Bibliothek dar, da diese Kapazität Informationen isoliert, wie es die Bedingungen erfordern, aufgrund derer sie in der Informationswissenschaft und KI produktiv genutzt wird.

Einrichtung:

pip installieren Pandas

Importieren Sie das Pandas-Modul in den Python-Datensatz unter Verwendung der begleitenden Anweisungen auf dem Terminal:

Pandas als pd importieren

s = pd.read_csv (“stock.csv”, squeeze=True)

Syntax:

s.apply(func, convert_dtype=Wahr, args=())

Parameter:

func: .apply nimmt eine Funktion und wendet sie auf alle Werte der Pandas-Reihe an.
convert_dtype: Konvertiert dtype entsprechend der Operation der Funktion.
args=(): Zusätzliche Argumente, die anstelle von Serien an die Funktion übergeben werden sollen.
Typ zurückgeben: Pandas Serie nach angewandter Funktion/Operation.

Beispiel #1:

Das folgende Beispiel übergibt eine Funktion und prüft den Wert jedes Elements in Serie und gibt entsprechend niedrig, normal oder hoch zurück.

Pandas als pd importieren

# csv lesen

s = pd.read_csv (“stock.csv”, squeeze = Wahr)

# Definierende Funktion zur Überprüfung des Preises

def fun(num):

wenn num<200:

Rückgabe “Niedrig”.

elif num>= 200 und num<400:

Rückkehr “Normal

sonst:

Rückgabe “Hoch

# Übergabefunktion zum Anwenden und Speichern zurückgegebener Serien in neuer

neu = s.apply(fun)

# Drucken der ersten 3 Elemente

drucken(neu.kopf(3))

# Druckelemente irgendwo in der Mitte der Serie

drucken(neu[1400], neu[1500], neu[1600])

# Drucken der letzten 3 Elemente

drucken(neu.Schwanz(3))

Ausgabe

Beispiel 2

Im folgenden Beispiel wird eine temporäre anonyme Funktion in .apply selbst unter Verwendung von Lambda erstellt. Sie addiert 5 zu jedem Wert in der Reihe und gibt eine neue Reihe zurück.

Pandas als pd importieren

s = pd.read_csv (“stock.csv”, squeeze = Wahr)

# 5 zu jedem Wert hinzufügen

neu = s.apply(lambda num : num + 5)

# Druck der ersten 5 Elemente der alten und neuen Serie

druck(s.kopf(), ‘\n’, neu.kopf())

# Drucken der letzten 5 Elemente der alten und neuen Serie

print(‘\n\n’, s.tail(), ‘\n’, new.tail())

Ausgabe:

0 50.12

1 54.10

2 54.65

3 52.38

4 52.95

Name: Aktienkurs, dtype: float64

0 55.12

1 59.10

2 59.65

3 57.38

4 57.95

Name: Aktienkurs, dtype: float64

3007 772.88

3008 771.07

3009 773.18

3010 771.61

3011 782.22

Name: Aktienkurs, dtype: float64

3007 777.88

3008 776.07

3009 778.18

3010 776.61

3011 787.22

Name: Aktienkurs, dtype: float64