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
