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