Введение
Метод apply() в pandas позволяет применить функцию к значениям Series. Его можно использовать для применения как метода Python, так и ufunc NumPy к всей Series или к отдельным элементам Series.
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 загрузится. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений в 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.
Создать Series
Сначала создадим Series с использованием функции pd.Series() из библиотеки pandas. Передадим функции список чисел для создания Series.
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3])
Применить ufunc NumPy
Далее мы можем применить ufunc NumPy, например, np.pi, к значениям Series. В этом примере мы умножим каждое значение Series на значение числа Пи с использованием лямбда-функции.
import numpy as np
s.apply(lambda x: x * np.pi)
Применить метод Python
Мы также можем применить метод Python к Series. В этом примере мы используем метод lower(), чтобы преобразовать элементы Series в нижний регистр.
s.apply(lambda x: x.lower())
Применить функцию с условием
Наконец, мы можем применить лямбда-функцию с условием к Series. В этом примере мы проверим, находится ли каждое значение в Series между 2 и 5, и вернем True или False.
s.apply(lambda x: x >= 2 and x <= 5)
Резюме
Метод apply() в pandas позволяет применить функцию к значениям Series. Мы можем использовать его для применения ufunc NumPy или метода Python к всей Series или к отдельным элементам Series. Это универсальный метод, который можно использовать для выполнения различных операций над элементами Series.