Pandas.apply permite a los clientes pasar una capacidad y aplicarla en todas y cada una de las estimaciones del acuerdo Pandas. Se trata de una mejora colosal para la biblioteca de pandas, ya que esta capacidad aísla la información según lo indicado por las condiciones requeridas, por lo que se utiliza de forma productiva en la ciencia de la información y la IA.

Establecimiento:

pip instalar pandas

Importar el módulo de Pandas en el registro de pitón utilizando las instrucciones que acompañan a la terminal:

importar pandas como pd

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

Sintaxis:

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

Parámetros:

func: .apply toma una función y la aplica a todos los valores de la serie de pandas.
convert_dtype: Convierte dtype según la operación de la función.
args=(): Argumentos adicionales para pasar a la función en lugar de a la serie.
Devuelve el tipo: Serie de Pandas después de la aplicación de la función/operación.

Ejemplo #1:

El siguiente ejemplo pasa una función y comprueba el valor de cada elemento de la serie y devuelve low, normal o High según corresponda.

importar pandas como pd

# leyendo csv

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

# definiendo la función para comprobar el precio

def fun(num):

si num<200:

devuelve “Low”

elif num>= 200 y num<400:

volver “Normal”

…sino..:

devolver “Alto”

# Función de paso para aplicar y almacenar las series devueltas en nuevas

nuevo = s.apply(fun)

# imprimiendo los primeros 3 elementos

print(new.head(3))

# imprimiendo elementos en algún lugar cerca del medio de la serie

print(new[1400], new[1500], new[1600])

# imprimiendo los últimos 3 elementos

print(new.tail(3))

Salida

Ejemplo 2

En el siguiente ejemplo, se hace una función anónima temporal en .apply itself usando lambda. Añade 5 a cada valor de la serie y devuelve una nueva serie.

importar pandas como pd

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

# Añadiendo 5 a cada valor

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

# imprimiendo los primeros 5 elementos de las viejas y nuevas series

print(s.head(), ‘\n’, new.head())

# imprimiendo los últimos 5 elementos de las viejas y nuevas series

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

Salida:

0 50.12

1 54.10

2 54.65

3 52.38

4 52.95

Nombre: Precio de las acciones, tipo: float64

0 55.12

1 59.10

2 59.65

3 57.38

4 57.95

Nombre: Precio de las acciones, tipo: float64

3007 772.88

3008 771.07

3009 773.18

3010 771.61

3011 782.22

Nombre: Precio de las acciones, tipo: float64

3007 777.88

3008 776.07

3009 778.18

3010 776.61

3011 787.22

Nombre: Precio de las acciones, tipo: float64