Использование функции apply() для одного столбца в pandas

Освойте Python на курсе от Skypro. Вас ждут 400 часов обучения и практики (достаточно десяти часов в неделю), подготовка проектов для портфолио, индивидуальная проверка домашних заданий и помощь опытных наставников. Получится, даже если у вас нет опыта в IT.

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.

На курсе Skypro «Python-разработчик» освоите основные инструменты программирования, получите опыт на реальных проектах и сможете стартовать в профессии уверенным новичком. Преподаватели — практикующие программисты с большим опытом, а в центре карьеры помогут составить цепляющее резюме и подготовиться к собеседованию.