Os Pandas.apply permitem aos clientes passar uma capacidade e aplicá-la em todas e cada uma das estimativas do acordo Pandas. Trata-se de uma melhoria colossal para a biblioteca de pandas, uma vez que esta capacidade isola a informação tal como indicado pelas condições necessárias devido às quais é utilizada produtivamente na ciência da informação e na IA.
Estabelecimento:
instalação de pandas em pip
Importar o módulo Pandas para o registo python utilizando as instruções que o acompanham no terminal:
importação de pandas como pd
s = pd.read_csv(“stock.csv”, squeeze=True)
Sintaxe:
s.apply(func, convert_dtype=True, args=())
Parâmetros:
func: .apply assume uma função e aplica-a a todos os valores das séries pandas.
convert_dtype: Converte dtype de acordo com o funcionamento da função.
args=(): Argumentos adicionais para passar à função em vez da série.
Tipo de retorno: Série Pandas após função/operação aplicada.
Exemplo #1:
O exemplo seguinte passa uma função e verifica o valor de cada elemento da série e retorna baixo, normal ou alto em conformidade.
Pandas de importação como pd
# leitura csv
s = pd.read_csv(“stock.csv”, squeeze = Verdadeiro)
# definição da função de verificação do preço
def fun(num):
se num<200:
return “Low” (baixo)
elif num>= 200 e num<400:
retornar “Normal”.
senão:
devolver “Alto”.
# função de passagem para aplicar e armazenar as séries devolvidas em novas
novo = s.apply(fun)
# impressão dos 3 primeiros elementos
print(new.head(3))
# elementos de impressão algures perto do meio da série
imprimir(novo[1400], novo[1500], novo[1600])
# impressão dos 3 últimos elementos
print(new.tail(3))
Produção
Exemplo 2
No exemplo seguinte, uma função anónima temporária é feita em .apply themselves usando lambda. Acrescenta 5 a cada valor em série e devolve uma nova série.
pandas de importação como pd
s = pd.read_csv(“stock.csv”, squeeze = Verdadeiro)
# adicionando 5 a cada valor
novo = s.apply(lambda num : num + 5)
# impressão dos 5 primeiros elementos das séries antigas e novas
impressão(s.head(), ‘\n’, new.head())
# impressão dos últimos 5 elementos das séries antigas e novas
print(‘\n\n’, s.tail(), ‘\n’, new.tail())
Produção:
0 50.12
1 54.10
2 54.65
3 52.38
4 52.95
Nome: Preço em stock, tipo: float64
0 55.12
1 59.10
2 59.65
3 57.38
4 57.95
Nome: Preço em stock, tipo: float64
3007 772.88
3008 771.07
3009 773.18
3010 771.61
3011 782.22
Nome: Preço em stock, tipo: float64
3007 777.88
3008 776.07
3009 778.18
3010 776.61
3011 787.22
Nome: Preço em stock, tipo: float64
