Wie kann die Funktion „apply()' von Pandas zum Ändern bestimmter DataFrame-Spalten verwendet werden?

Pandas: Anwenden von Operationen auf bestimmte Spalten mit apply()

Bei der Datenanalyse ist es oft notwendig, Operationen auf Teilmengen von a anzuwenden Datenrahmen, z. B. eine einzelne Spalte. Die Funktion apply() von Pandas bietet hierfür einen leistungsstarken Mechanismus, indem sie es Ihnen ermöglicht, benutzerdefinierte Funktionen zu definieren, um bestimmte Spalten eines Datenrahmens zu transformieren und zu manipulieren.

Verwenden von apply() für einzelne Spalten

Um eine Operation auf eine einzelne Spalte anzuwenden, verwenden Sie einfach die Methode „assign()“ des Datenrahmenobjekts. Die Syntax lautet wie folgt:

df[column_name] = df[column_name].apply(function)

wobei:

• Spaltenname: Der Name der Spalte, auf die Sie den Vorgang anwenden möchten.
• Funktion: Die Funktion, die Sie auf die Spalte anwenden möchten. Es sollte ein einzelnes Argument annehmen, das den Wert jedes Elements in der Spalte darstellt.

Beispiel:

Betrachten Sie einen Pandas-Datenrahmen namens df mit dem Folgenden Spalten:

   a  b
0  1  2
1  2  3
2  3  4
3  4  5

Wenn Sie die Werte in Spalte „a“ erhöhen möchten, ohne dass sich dies auf Spalte „b“ auswirkt, können Sie Folgendes verwenden Code:

df['a'] = df['a'].apply(lambda x: x + 1)

Die Funktion apply() wendet die Lambda-Funktion auf jedes Element in Spalte „a“ an, wodurch einfach 1 zum Wert hinzugefügt wird. Das Ergebnis ist ein geänderter Datenrahmen, in dem Spalte „a“ inkrementiert wurde:

   a  b
0  2  2
1  3  3
2  4  4
3  5  5

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