Применение функции pandas к колонке для создания новых

Быстрый ответ

Возможность создать несколько новых столбцов на основе данных одного осуществима при помощи метода .apply() и функции, возвращающей pd.Series.

df[['B', 'C']] = df['A'].apply(lambda x: pd.Series([x * 2, x * 3]))

В данном случае код умножает значения из столбца 'A' на два и на три, а полученные результаты записывает в столбцы 'B' и 'C'.

Понимание и применение метода .apply()

Метод apply() дает возможность проводить обработку значений в DataFrame одновременно. Чтобы получить несколько столбцов, достаточно использовать его с параметром result_type='expand', что позволяет избежать необходимости применять дополнительные действия.

# Небольшой магический трюк: функция для удвоения и утроения значений
def multiply(row):
    return row * 2, row * 3

# И вуаля: применяем функцию и получаем новые столбцы
df[['B', 'C']] = df.apply(lambda row: multiply(row['A']), axis=1, result_type='expand')

Требуется отметить, что данный метод работает значительно быстрее, чем использование df.iterrows(). Как известно, медленный код раздражает не только вас, но и ваш компьютер 🐌.

Использование map и zip для трансформации данных

Существенный фактор при работе с большими массивами данных — скорость и эффективность использования памяти. Комбинация map() и zip() позволяет быстро и эффективно трансформировать данные.

# Эффективное преобразование
df['A_double'], df['A_triple'] = zip(*df['A'].map(lambda x: (x * 2, x * 3)))

Создание функций с помощью лямбда и словарей

Лямбда-функции облегчают работу с кодом Python. Использование apply() в связке с лямбда-функцией, возвращающей словарь, позволяет динамически именовать новые столбцы.

# Лямбда и словарь работают вместе для обеспечения динамичности
df = df.join(df['A'].apply(lambda x: {'B': x * 2, 'C': x * 3}))

Визуализация

Представьте шеф-повара, готовящего эксклюзивное блюдо. Добавляя различные ингредиенты к основному блюду, таким образом мы применяем функцию к столбцу DataFrame!

def flavor_blast(row):
    return row['base_flavor'] + '🍅', row['spiciness_level'] * '🌶️', '🧂' if row['needs_salt'] else ''

| 🥣 Основное блюдо (строка DataFrame) | Применение функции → (Ингредиенты шеф-повара) | 🍲 Итоговое блюдо (Новые столбцы DataFrame) |
| ------------------------------------ | ----------------------------------------- | ------------------------------------------ |
| Вкусовая основа                       | flavor_blast()                            | Вкус + 🍅 + Острота + ?                    |

Каждая запись в DataFrame обогащена пикантными, острыми и ароматизированными нотами, превращая его в настоящий шедевр кулинарного искусства! 🍽️

Использование памяти и применение функций

Важно контролировать использование памяти. Известно, что df.apply() может быть ресурсоемким и снижать производительность при работе с большими DataFrame. По возможности всегда рекомендуется использовать векторизованные решения.

Избегайте .map(lambda ...), если существуют более эффективные варианты реализации с помощью методов pandas. А ещё полезно знать последние обновления pandas.

Профессиональное использование функции слияния

Старайтесь объединять данные корректно! Если речь идет о различных видах трансформаций, следует рассмотреть возможность использования функции df.merge. Она позволяет соединить исходный DataFrame с дополнительными преобразованиями, сохраняя чистоту и структуру данных.

# Вычисляем дополнительные столбцы
additional_data = df['A'].apply(lambda x: pd.Series({'B': x * 2, 'C': x * 3}))

# Создаем новый DataFrame, объединив исходный DataFrame с полученными данными
df = df.merge(additional_data, left_index=True, right_index=True)

Полезные материалы

1. pandas.DataFrame.apply — документация pandas 2.2.0 — Официальный справочник Pandas для функции apply().
2. python – Как применять функцию pandas к столбцу для создания нескольких новых столбцов? – Stack Overflow — Обсуждение на Stack Overflow, посвященное схожим вопросам и решениям.
3. pandas GroupBy: Ваше руководство для группирования данных в Python – Real Python — Подробное руководство по использованию группировки данных, аналогичное методу apply().
4. python – Как применять функцию к двум столбцам DataFrame в Pandas – Stack Overflow — Пошаговое руководство по применению функций к нескольким столбцам.
5. Агрегирование и группировка | Руководство по науке о данных на Python — Продвинутые примеры и теоретические основы применения операций apply() и аналогичных им методов.