Как применить функцию к столбцу pandas
Перейти к содержимому

Как применить функцию к столбцу pandas

  • автор:

Как применить функцию построчно pandas?

62310c6bc1821380265114.png

Примитивный фрейм данных.

Пытаюсь записать в новый стоблец схожесть текста в столбцах a и b

def similarity(s1, s2): matcher = difflib.SequenceMatcher(None, s1, s2) return matcher.ratio()

Пробовал так,
zz[‘sim1’] = similarity(zz[‘a’], zz[‘b’])

zz['sim2'] = zz.apply(lambda row: similarity(zz['a'], zz['b']), axis=1)

62310fd6eb960303444410.png

Получается не то, что нужно. Как будто сравнивается весь стоблец сразу.

Нужно сравнить построчно и записать значение для каждой строки в новый столбец.
Буду благодарен любой помощи, наводки.

  • Вопрос задан более двух лет назад
  • 184 просмотра

Применение функции к двум столбцам Pandas DataFrame

Баннер Баннер

Одной из распространенных задач при работе с данными в Pandas является применение определенной функции к одному или нескольким столбцам DataFrame. Иногда возникает необходимость применить функцию, которая принимает два аргумента, к двум столбцам DataFrame, и создать новый столбец на основе полученных результатов.

В качестве примера рассмотрим следующий DataFrame:

import pandas as pd df = pd.DataFrame(< 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], >)

Пусть есть функция, которая принимает два аргумента и возвращает их сумму:

def add_two_numbers(x, y): return x + y

Требуется применить эту функцию к столбцам ‘A’ и ‘B’ и сохранить результат в новом столбце ‘C’.

Самым простым и эффективным способом сделать это является использование метода apply DataFrame. Однако, при попытке применить функцию напрямую к двум столбцам, возникает ошибка о несоответствии количества аргументов:

df['C'] = df[['A', 'B']].apply(add_two_numbers) # TypeError: ("add_two_numbers() missing 1 required positional argument: 'y'", 'occurred at index A')

Это происходит потому, что метод apply передает каждый столбец в функцию как отдельный аргумент, а функция ожидает два аргумента.

Чтобы решить эту проблему, можно использовать параметр axis метода apply и установить его значение равным 1. Это означает, что функция будет применяться к каждой строке DataFrame, а не к каждому столбцу:

df['C'] = df.apply(lambda row: add_two_numbers(row['A'], row['B']), axis=1)

Теперь новый столбец ‘C’ будет содержать сумму значений столбцов ‘A’ и ‘B’:

A B C 0 1 4 5 1 2 5 7 2 3 6 9

Таким образом, при применении функций к нескольким столбцам Pandas DataFrame, следует учитывать, как функция ожидает получать свои аргументы, и соответствующим образом использовать параметр axis метода apply .

Использование функции apply() для одного столбца в pandas

Баннер Баннер

Одной из распространенных задач при работе с данными в python при помощи библиотеки pandas является преобразование значений одного столбца в датафрейме без влияния на другие столбцы. Например, есть датафрейм, содержащий столбцы «возраст» и «зарплата». Необходимо увеличить все значения в столбце «возраст» на 1, сохраняя при этом столбец «зарплата» без изменений.

В pandas для этой задачи можно использовать функцию apply(). Она позволяет применять функцию ко всем элементам столбца или строки.

Пример использования

import pandas as pd # Создание исходного датафрейма df = pd.DataFrame(< 'age': [25, 30, 35, 40], 'salary': [1000, 1500, 2000, 2500] >) # Функция для увеличения возраста на 1 def increase_age(x): return x + 1 # Применение функции к столбцу 'age' df['age'] = df['age'].apply(increase_age) print(df)

В этом примере создается датафрейм с двумя столбцами: ‘age’ и ‘salary’. Затем создается функция increase_age(), которая увеличивает переданное ей значение на 1. Эта функция применяется к столбцу ‘age’ с помощью метода apply(). В результате все значения в столбце ‘age’ увеличиваются на 1, а значения в столбце ‘salary’ остаются без изменений.

Таким образом, с помощью функции apply() можно легко преобразовывать данные в одном столбце датафрейма pandas, не затрагивая другие столбцы. Это делает ее удобным инструментом для обработки данных в python.

Pandas DataFrame: как упоительно работать с данными

Исчерпывающий гайд по самому популярному фреймворку в ML от эксперта по data science и машинному обучению.

Иллюстрация: Катя Павловская для Skillbox Media

Константин Зотов

Константин Зотов
Журналист, редактор. Фанат виртуальности во всех её видах — потому о ней и пишет.

Об авторе

Ph. d. в области машиностроения, доцент Нишского университета. Основная специализация: гибридные методы оптимизации и машинное обучение в энергетике. Владеет несколькими языками программирования, среди которых Python, C#, C и JavaScript.

ссылки

Источник

Pandas DataFrame активно применяют в data science, машинном обучении, научных вычислениях и многих других областях, связанных с активным использованием данных.

Эти структуры во многом похожи на SQL, таблицы Excel и Calc. Однако зачастую DataFrame быстрее, проще в использовании и мощнее — ведь это неотъемлемая часть экосистемы Python и NumPy.

Из этой статьи вы узнаете:

  • Что такое DataFrame в Pandas и как его создать.
  • Как получить доступ, изменить, добавить, отсортировать, отфильтровать и удалить данные.
  • Как обрабатывать пропущенные значения.
  • Как работать с временными рядами.
  • Как быстро визуализировать данные.
  • Создание из словарей
  • Создание из списков
  • Создание из массивов NumPy
  • Создание из файлов
  • Метки Pandas DataFrame как последовательность
  • Данные в виде массивов NumPy
  • Типы данных
  • Размер Pandas DataFrame
  • Получение данных с помощью аксессоров
  • Установка данных с помощью аксессоров
  • Вставка и удаление строк
  • Вставка и удаление столбцов
  • Применение арифметических операций
  • Применение функций NumPy и SciPy
  • Сортировка в Pandas DataFrame
  • Фильтрация данных
  • Работа со статистическими данными
  • Обработка отсутствующих данных
  • Расчёт с отсутствующими данными
  • Заполнение недостающих данных
  • Удаление строк и столбцов с отсутствующими данными
  • Итерации в Pandas DataFrame
  • Работа с временными рядами
  • Создание DataFrame с метками временных рядов
  • Индексирование и нарезка
  • Ресемплинг и роллинг
  • Графика в Pandas DataFrame
  • Рекомендуемая литература
  • Заключение

Что такое Pandas DataFrame

Pandas DataFrame (или просто дата фреймы) — это структуры, которые состоят из:

  • данных, организованных в двух измерениях — строках и столбцах;
  • и соответствующих этим строкам и столбцам меток.

Мы будем писать код в интерактивной консоли Python. Чтобы начать работу с Pandas, нужно импортировать её модуль:

В данном случае data— это переменная Python, которая ссылается на словарь, содержащий данные кандидатов. Она содержит метки столбцов:

А row_labels ссылается на список, содержащий метки строк, представляющих собой числа в диапазоне от 101 до 107.

Создадим Pandas DataFrame:

Каждый столбец Pandas DataFrame — это экземпляр класса Pandas.Series — структуры, которая содержит одномерные данные и их метки. Вызвать любой элемент из объектов Series можно так же, как из словаря, то есть используя его метку в качестве ключа:

Возвращаемая строка — тоже экземпляр Pandas.Series.

Создание Pandas DataFrame

Как уже упоминалось, существует несколько способов создать дата фрейм. В этом разделе вы научитесь делать это с помощью конструктора DataFrame, используя:

  • словари Python;
  • списки Python;
  • двумерные массивы NumPy;
  • файлы.

Есть и другие методы, о которых вы можете узнать из официальной документации.

Начнём с импорта NumPy, который пригодится нам дальше:

Однако в официальной документации Pandas рекомендуется использовать to_numpy(), потому что это более гибкий инструмент с полезными параметрами:

  • dtype — используется, когда нужно указать тип данных результирующего массива. Значение умолчанию — None;
  • copy — если хотите использовать исходные данные из DataFrame, установите этот параметр в False. Если хотите скопировать данные, установите True.

Тем не менее вам, скорее всего, чаще будет встречаться values, особенно в старых программах, потому что to_numpy() впервые был представлен только в Pandas 0.24.0.

Типы данных

Типы данных, или dtypes, важны, поскольку определяют объём памяти, который использует ваш DataFrame, скорость вычислений и уровень точности расчётов.

Pandas в основном построен на типах данных NumPy. Однако в Pandas 1.0 появились собственные дополнительные типы:

  • BooleanDtype и BooleanArray — для поддержки отсутствующих логических значений и трёхзначной логики Клини.
  • StringDtype и StringArray — специальные строковые типы.

Типы данных для каждого столбца Pandas DataFrame можно получить с помощью dtypes:

Тот же результат можно получить, применив plot.line(). У plot() и plot.line() есть много необязательных параметров, которые позволяют указать внешний вид графика.

Для сохранения изображения используется объединённая команда get_figure().savefig():

Настроить детали можно с помощью дополнительных методов и параметров: plot.hist(), plt.rcParams и многих других. Более подробную информацию вы найдёте в бесплатном учебнике Anatomy of Matplotlib.

Рекомендуемая литература

Pandas DataFrames — это очень многофункциональные объекты, которые поддерживают многие операции, не упомянутые в этой статье:

  • Иерархическую (многоуровневую) индексацию;
  • Группировку;
  • Слияние, объединение и конкатенацию;
  • Работу с категориальными данными.

Большинство доступных опций хорошо описано в официальном учебнике по Pandas. Если вы хотите узнать больше, можно ознакомиться со следующими руководствами (все они написаны на английском языке):

  • Очистка данных в Pandas и NumPy;
  • Pandas DataFrames 101;
  • Знакомство с Pandas и Vincent;
  • Python Pandas: приёмы и возможности, о которых вы могли не знать;
  • Идиоматические Pandas: приёмы и возможности, о которых вы могли не знать;
  • Чтение CSV в Pandas;
  • Написание CSV в Pandas;
  • Чтение и запись файлов CSV в Python;
  • Чтение и запись файлов CSV;
  • Использование Pandas для чтения больших файлов Excel в Python;
  • Быстро, гибко, просто и интуитивно понятно: как ускорить ваши проекты в Pandas.

Если вам нужно работать данными более чем в двух измерениях, можно использовать Xarray — ещё одну мощную библиотеку Python, очень похожую на Pandas.

Для работы с большими объёмами данных есть также DataFrame API в Dask.

Заключение

Из этого гайда вы узнали:

  • Что такое Pandas DataFrame и как его создать.
  • Как получить доступ, изменить, добавить, отсортировать, отфильтровать и удалить данные.
  • Как использовать подпрограммы NumPy с DataFrames.
  • Как обрабатывать пропущенные значения.
  • Как работать с данными временных рядов.
  • Как визуализировать данные, содержащиеся в DataFrames.

Если хотите глубже изучить работу с данными в Python, ознакомьтесь с другими руководствами по Pandas на сайте Real Python.

Читайте также:

  • Работаем с Pandas: основные понятия и реальные данные
  • Тест: угадай известного программиста по его рабочему столу
  • Чат-боты в Telegram на Python и Aiogram: пишем первого бота

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *