Как применить функцию к нескольким столбцам pandas? 🐼

Чтобы применить функцию к нескольким столбцам в библиотеке pandas, вы можете использовать метод applymap(). Он позволяет применить функцию к каждому элементу датафрейма.

Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем датафрейм
df = pd.DataFrame({
    'Столбец1': [1, 2, 3],
    'Столбец2': [4, 5, 6],
    'Столбец3': [7, 8, 9]
})

# Определяем функцию, которую хотим применить
def удвоить(x):
    return x * 2

# Применяем функцию к нескольким столбцам
df[['Столбец1', 'Столбец2']] = df[['Столбец1', 'Столбец2']].applymap(удвоить)

Как применить функцию к нескольким столбцам pandas?

Пандас (Pandas) - это мощный инструмент для обработки и анализа данных в языке программирования Python. В этой статье я подробно объясню, как применить функцию к нескольким столбцам с помощью библиотеки Pandas.

Прежде чем мы начнем, убедитесь, что вы установили библиотеку Pandas на своем компьютере. Вы можете установить ее с помощью следующей команды:

pip install pandas

После успешной установки Pandas мы можем приступить к применению функций к нескольким столбцам. Для этого мы будем использовать метод apply.

Метод apply позволяет применить пользовательскую функцию к каждому элементу выбранных столбцов. Давайте посмотрим на пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Столбец1': [1, 2, 3],
        'Столбец2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# Создаем пользовательскую функцию
def удвоить(x):
    return x * 2

# Применяем функцию к выбранным столбцам
df[['Столбец1', 'Столбец2']] = df[['Столбец1', 'Столбец2']].apply(удвоить)

print(df)

В приведенном выше примере мы создаем DataFrame с двумя столбцами 'Столбец1' и 'Столбец2'. Затем мы определяем пользовательскую функцию удвоить, которая умножает каждый элемент на 2.

Наконец, мы применяем функцию apply к выбранным столбцам 'Столбец1' и 'Столбец2', и результаты присваиваем обратно в DataFrame.

Если вы запустите этот код, вы увидите, что каждый элемент в выбранных столбцах будет удвоен.

Вы также можете использовать метод apply для применения встроенных функций Python или других пользовательских функций с более сложной логикой.

Кроме того, если вы хотите применить функцию к каждой строке DataFrame, вы можете использовать параметр axis=1. Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Столбец1': [1, 2, 3],
        'Столбец2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# Создаем пользовательскую функцию
def сумма_столбцов(row):
    return row['Столбец1'] + row['Столбец2']

# Применяем функцию к каждой строке
df['Сумма'] = df.apply(сумма_столбцов, axis=1)

print(df)

В этом примере мы создаем новый столбец 'Сумма', в котором сохраняется сумма значений из столбцов 'Столбец1' и 'Столбец2' для каждой строки.

Надеюсь, что эта статья помогла вам понять, как применить функцию к нескольким столбцам с помощью Pandas. Вы можете экспериментировать с различными функциями и столбцами, чтобы получить требуемые результаты.

Удачи в работе с Pandas!