Comment la fonction `apply()` de Pandas peut-elle être utilisée pour modifier des colonnes DataFrame spécifiques ?

Pandas : application d'opérations à des colonnes spécifiques à l'aide de apply()

Dans l'analyse des données, il est souvent nécessaire d'appliquer des opérations à des sous-ensembles d'un trame de données, comme une seule colonne. La fonction apply() de Pandas fournit un mécanisme puissant pour cela en vous permettant de définir des fonctions personnalisées pour transformer et manipuler des colonnes spécifiques d'un dataframe.

Utilisation de apply() pour des colonnes uniques

Pour appliquer une opération à une seule colonne, utilisez simplement la méthode assign() de l'objet dataframe. La syntaxe est la suivante :

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

où :

• column_name : Le nom de la colonne à laquelle vous souhaitez appliquer l'opération.
• fonction : La fonction que vous souhaitez appliquer à la colonne. Il doit prendre un seul argument, qui représente la valeur de chaque élément de la colonne.

Exemple :

Considérons un dataframe pandas appelé df avec ce qui suit colonnes :

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

Si vous souhaitez incrémenter les valeurs de la colonne 'a' sans affecter la colonne 'b', vous pouvez utiliser l'option code suivant :

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

La fonction apply() appliquera la fonction lambda à chaque élément de la colonne 'a', ce qui ajoute simplement 1 à la valeur. Le résultat est un dataframe modifié où la colonne « a » a été incrémentée :

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

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!