Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ tìm hiểu về các phương pháp phổ biến nhất của danh sách tức là .., append () và kéo dài () . Hãy xem từng cái một.
apply ()
Nó được sử dụng để áp dụng một hàm cho mọi hàng của DataFrame. Ví dụ, nếu chúng ta muốn nhân tất cả các số từ mỗi số và thêm nó dưới dạng một cột mới, thì phương thức apply () có lợi. Hãy xem những cách khác nhau để đạt được điều đó.
Ví dụ
# importing the pandas package
import pandas as pd
# function to multiply
def multiply(x, y):
return x * y
# creating a dictionary for DataFrame
data = {
'Maths': [10, 34, 53],
'Programming': [23, 12, 43]
}
# creating DataFrame using the data
data_frame = pd.DataFrame(data)
# displaying DataFrame
print('--------------------Before------------------')
print(data_frame)
print()
# applying the function multiply
data_frame['Multiply'] = data_frame.apply(lambda row : multiply(row['Maths'], row['
Programming']), axis = 1)
# displaying DataFrame
print('--------------------After------------------')
print(data_frame) Đầu ra
Nếu bạn chạy chương trình trên, bạn sẽ nhận được kết quả sau.
--------------------Before------------------ Maths Programming 0 10 23 1 34 12 2 53 43 --------------------After------------------ Maths Programming Multiply 0 10 23 230 1 34 12 408 2 53 43 2279
Ví dụ
Chúng tôi cũng có thể sử dụng các hàm được xác định trước như sum, pow, vv ..,
# importing the pandas package
import pandas as pd
# creating a dictionary for DataFrame
data = {
'Maths': [10, 34, 53],
'Programming': [23, 12, 43]
}
# creating DataFrame using the data
data_frame = pd.DataFrame(data)
# displaying DataFrame
print('--------------------Before------------------')
print(data_frame)
print()
# applying the function multiply
# using built-in sum function
data_frame['Multiply'] = data_frame.apply(sum, axis = 1)
# displaying DataFrame
print('--------------------After------------------')
print(data_frame) Đầu ra
Nếu bạn chạy chương trình trên, bạn sẽ nhận được kết quả sau.
--------------------Before------------------ Maths Programming 0 10 23 1 34 12 2 53 43 --------------------After------------------ Maths Programming Multiply 0 10 23 33 1 34 12 46 2 53 43 96
Ví dụ
Chúng tôi cũng có thể sử dụng các chức năng từ mô-đun numpy. Hãy xem một ví dụ.
# importing the pandas package
import pandas as pd
# importing numpy module for functions
import numpy as np
# creating a dictionary for DataFrame
data = {
'Maths': [10, 34, 53],
'Programming': [23, 12, 43]
}
# creating DataFrame using the data
data_frame = pd.DataFrame(data)
# displaying DataFrame
print('--------------------Before------------------')
print(data_frame)
print()
# applying the function multiply
# using sum function from the numpy module
data_frame['Multiply'] = data_frame.apply(np.sum, axis = 1)
# displaying DataFrame
print('--------------------After------------------')
print(data_frame) Đầu ra
Nếu bạn chạy chương trình trên, bạn sẽ nhận được kết quả sau.
--------------------Before------------------ Maths Programming 0 10 23 1 34 12 2 53 43 --------------------After------------------ Maths Programming Multiply 0 10 23 33 1 34 12 46 2 53 43 96
Kết luận
Trong các cách trên, chúng ta có thể sử dụng apply () phương thức DataFrame để áp dụng một hàm cho tất cả các hàng. Nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào về hướng dẫn này, hãy đề cập đến chúng trong phần bình luận.