Introduction
La méthode apply() dans pandas nous permet d'appliquer une fonction aux valeurs d'une Séries. Elle peut être utilisée pour appliquer soit une méthode Python, soit une ufunc NumPy à l'ensemble de la Séries ou à des éléments individuels de la Séries.
Conseils sur la machine virtuelle
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Créer une Séries
Tout d'abord, créons une Séries à l'aide de la fonction pd.Series() de la bibliothèque pandas. Nous passerons une liste de nombres à la fonction pour créer la Séries.
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3])
Appliquer une ufunc NumPy
Ensuite, nous pouvons appliquer une ufunc NumPy, telle que np.pi, aux valeurs de la Séries. Dans cet exemple, nous allons multiplier chaque valeur de la Séries par la valeur de pi à l'aide d'une fonction lambda.
import numpy as np
s.apply(lambda x: x * np.pi)
Appliquer une méthode Python
Nous pouvons également appliquer une méthode Python à la Séries. Dans cet exemple, nous utiliserons la méthode lower() pour convertir les éléments de la Séries en minuscules.
s.apply(lambda x: x.lower())
Appliquer une fonction avec une condition
Enfin, nous pouvons appliquer une fonction lambda avec une condition à la Séries. Dans cet exemple, nous allons vérifier si chaque valeur dans la Séries est comprise entre 2 et 5 et renvoyer True ou False.
s.apply(lambda x: x >= 2 and x <= 5)
Résumé
La méthode apply() dans pandas nous permet d'appliquer une fonction aux valeurs d'une Séries. Nous pouvons l'utiliser pour appliquer une ufunc NumPy ou une méthode Python à l'ensemble de la Séries ou à des éléments individuels de la Séries. C'est une méthode polyvalente qui peut être utilisée pour effectuer diverses opérations sur les éléments d'une Séries.