Введение
Метод pipe() для DataFrame в Pandas позволяет последовательно применить один или несколько методов к целому DataFrame. Это может быть как метод, определенный пользователем, так и встроенный метод. Метод pipe() применяет указанный метод(ы) к каждому отдельному элементу, строке или столбцу DataFrame.
Советы по работе с ВМ
После завершения запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.
Импортировать необходимые библиотеки
Для использования метода pipe() нам необходимо импортировать библиотеку pandas под псевдонимом pd.
import pandas as pd
Определить метод, определенный пользователем (необязательно)
Если вы хотите применить метод, определенный пользователем, вам необходимо определить его перед использованием метода pipe(). Этот метод будет применяться к DataFrame.
def add(x):
return x + 1
Создать DataFrame
Далее создайте DataFrame, на котором вы хотите применить метод pipe(). Это можно сделать, передав словарь в функцию pd.DataFrame().
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
Применить метод pipe()
Теперь мы можем применить метод pipe() к DataFrame. Это можно сделать, вызвав метод pipe() на объекте DataFrame и передав метод (определенный пользователем или встроенный) в качестве аргумента.
df.pipe(add)
Резюме
В этом практическом занятии мы узнали, как использовать метод pipe() для DataFrame библиотеки pandas для применения одного или нескольких методов к целому DataFrame. Мы увидели, как определить метод, определенный пользователем, и применить его к DataFrame с использованием метода pipe(). С помощью этого метода мы можем эффективно применить метод к каждому элементу, строке или столбцу DataFrame.