Метод applymap() для DataFrame в Pandas

Введение

В этом практическом занятии мы научимся использовать метод applymap() в DataFrame библиотеки Pandas. Метод applymap() применяет заданную функцию к каждому элементу в DataFrame, создавая новый DataFrame с преобразованными значениями.

Советы по работе с ВМ

После запуска виртуальной машины кликните в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и приступить к практике в Jupyter Notebook.

Иногда может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook полностью загрузится. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы столкнетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Skills Graph

Создание DataFrame

Сначала создадим DataFrame под названием df с некоторыми примерами данных. Этот DataFrame будет иметь две колонки 'A' и 'B' и две строки.

import pandas as pd

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

Применение функции к каждому элементу

Далее мы применим функцию к каждому элементу DataFrame с использованием метода applymap(). В этом примере мы используем лямбда-функцию для вычисления длины каждого значения в DataFrame.

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

Добавление значений к каждому элементу

Теперь применим другую функцию для добавления значения к каждому элементу DataFrame. Мы добавим 1 к каждому элементу с использованием метода applymap().

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

Применение встроенной функции

В этом шаге мы будем использовать встроенную функцию из библиотеки NumPy в качестве входных данных для метода applymap(). Мы передадим функцию np.sum методу applymap() для вычисления суммы каждого элемента.

import numpy as np

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

Резюме

В этом практическом занятии мы узнали, как использовать метод applymap() в DataFrame библиотеки Pandas. Мы увидели, как применить функцию к каждому элементу, добавить значения к каждому элементу и применить встроенную функцию с использованием метода applymap(). Этот метод обеспечивает гибкий способ трансформирования значений в DataFrame по элементно.