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