🐼Панды: Как применить функцию к столбцу?

Для применения функции к столбцу в pandas можно использовать метод apply(). Вот как это делается:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с именем df
df = pd.DataFrame({'столбец': [1, 2, 3, 4, 5]})

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

# Применяем функцию к столбцу 'столбец' с помощью метода apply()
df['столбец'] = df['столбец'].apply(удвоить)

print(df)

В данном примере мы создаем DataFrame с одним столбцом 'столбец', содержащим числа. Затем мы определяем функцию 'удвоить', которая принимает один аргумент и возвращает удвоенное значение. Наконец, мы применяем эту функцию к столбцу 'столбец' с помощью метода apply() и сохраняем результат обратно в столбец 'столбец'.

Как применить функцию к столбцу в pandas

В библиотеке pandas, для применения функции к столбцу, можно использовать метод apply(). Этот метод применяет заданную функцию к каждому элементу столбца и возвращает новый столбец с преобразованными значениями.

Давайте рассмотрим пример кода:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'Страна': ['Россия', 'США', 'Китай'],
                   'Население': [144.5, 328.2, 1393.0]})

# Определяем функцию, которую хотим применить к столбцу
def convert_to_millions(number):
    return number / 1000

# Применяем функцию к столбцу "Население"
df['Население (млн)'] = df['Население'].apply(convert_to_millions)

# Выводим измененный DataFrame
print(df)

В этом примере мы создаем DataFrame с двумя столбцами: "Страна" и "Население". Затем мы определяем функцию convert_to_millions, которая принимает число и возвращает это число разделенное на 1000, тем самым преобразуя его в миллионы. Затем мы применяем эту функцию к столбцу "Население" с помощью метода apply(). Результат применения функции сохраняется в новом столбце "Население (млн)".

Теперь, если мы выведем измененный DataFrame, мы увидим, что столбец "Население" был преобразован в миллионы:

     Страна  Население  Население (млн)
0   Россия      144.5            0.1445
1      США      328.2            0.3282
2    Китай     1393.0            1.3930

Как видно из примера, функция convert_to_millions была применена к каждому элементу столбца "Население" и результаты были сохранены в новом столбце "Население (млн)".

Если вам нужно применить встроенную функцию или лямбда-функцию к столбцу, вы можете передать ее в метод apply() напрямую без определения отдельной функции:

# Применение встроенной функции sum к столбцу "Население"
df['Сумма'] = df['Население'].apply(sum)

# Применение лямбда-функции к столбцу "Население"
df['Население (тыс)'] = df['Население'].apply(lambda x: x * 1000)

В этом примере мы применяем встроенную функцию sum к столбцу "Население" и сохраняем результат в столбце "Сумма". Затем мы применяем лямбда-функцию, которая умножает значение каждого элемента столбца "Население" на 1000 и сохраняет результат в столбце "Население (тыс)".

Таким образом, метод apply() в pandas предоставляет удобный способ применения функции к столбцу и преобразования значений в DataFrame.