Método applymap en DataFrame de Pandas

Introducción

En este laboratorio, aprenderemos a usar el método applymap() en un DataFrame de Pandas. El método applymap() aplica una función especificada a cada elemento de un DataFrame, produciendo un nuevo DataFrame con los valores transformados.

Consejos sobre la VM

Una vez que se haya iniciado la VM, haga clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.

A veces, es posible que tenga que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de las operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.

Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje sus comentarios después de la sesión y lo resolveremos rápidamente para usted.

Skills Graph

Crear un DataFrame

Primero, creemos un DataFrame llamado df con algunos datos de ejemplo. Este DataFrame tendrá dos columnas, 'A' y 'B', y dos filas.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1.23, 2.23], [3.3, 4]], columns=['A','B'])
print("-----DataFrame-----")
print(df)

Aplicar una función a cada elemento

A continuación, aplicaremos una función a cada elemento del DataFrame utilizando el método applymap(). En este ejemplo, usaremos una función lambda para calcular la longitud de cada valor en el DataFrame.

print(df.applymap(lambda x: len(str(x))))

Agregar valores a cada elemento

Ahora, apliquemos una función diferente para agregar un valor a cada elemento del DataFrame. Vamos a sumar 1 a cada elemento utilizando el método applymap().

print(df.applymap(lambda x: x + 1))

Aplicar una función incorporada

En este paso, usaremos una función incorporada de la biblioteca NumPy como entrada para el método applymap(). Pasaremos la función np.sum al método applymap() para calcular la suma de cada elemento.

import numpy as np

df = pd.DataFrame([[10,11,12],[20,21,22]],columns=['A','B','C'])
print(df.applymap(np.sum))

Resumen

En este laboratorio, hemos aprendido cómo usar el método applymap() en un DataFrame de Pandas. Hemos visto cómo aplicar una función a cada elemento, agregar valores a cada elemento y aplicar una función incorporada usando el método applymap(). Este método proporciona una forma flexible de transformar los valores en un DataFrame elemento a elemento.