Áp dụng hàm cho mỗi hàng trong Pandas DataFrame

Dùng DataFrame.apply(func, axis=1) để áp dụng hàm cho từng hàng (row). axis=1 nghĩa là duyệt theo hàng (mặc định axis=0 là cột).

Cách 1: Lambda function

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([
    (10, 3, 13),
    (0, 42, 11),
    (26, 52, 1)
], columns=list('xyz'))

print("Ma trận gốc:")
print(df)

# Cộng 10 cho mỗi phần tử trong hàng
new_df = df.apply(lambda row: row + 10, axis=1)
print("\nMa trận sau khi +10:")
print(new_df)

Kết quả

Ma trận gốc:
    x   y   z
0  10   3  13
1   0  42  11
2  26  52   1

Ma trận sau khi +10:
    x   y   z
0  20  13  23
1  10  52  21
2  36  62  11

Cách 2: User-defined function

def square_data(x):
    return x * x

df = pd.DataFrame([
    (10, 3, 13),
    (0, 42, 11),
    (26, 52, 1)
], columns=list('xyz'))

new_df = df.apply(square_data, axis=1)
print(new_df)

Kết quả

     x     y     z
0  100     9   169
1    0  1764   121
2  676  2704     1

Lưu ý hiệu năng

• apply(axis=1) chạy loop Python → chậm trên DataFrame lớn.
• Ưu tiên vectorized operations (numpy/pandas native) khi có thể:

# Thay vì apply(lambda row: row + 10, axis=1)
df + 10  # Vectorized, nhanh hơn rất nhiều

# Thay vì apply(square_data, axis=1)
df ** 2  # Vectorized

Kết luận

df.apply(func, axis=1) áp dụng hàm cho từng hàng. Dùng cho logic phức tạp không vectorized được. Ưu tiên toán tử vectorized cho phép tính đơn giản.