استخدام DataFrame.apply في pandas: تحسين تحليل البيانات بفعالية
عندما يتعلق الأمر بتطبيق وظيفة معينة على عمود محدد في إطار البيانات باستخدام pandas، يمكنك استخدام DataFrame.apply
بشكل فعّال لتحقيق ذلك. الدليل الذي تمت قراءته يقدم الوظيفة DataFrame.apply
التي تسمح لك بتطبيق وظيفة معينة على محور معين من الإطار.
في سياقك، حيث ترغب في تطبيق الوظيفة addOne
على عمود محدد، يمكنك استخدام البرمجة الوظيفية لتحقيق ذلك. يمكنك تحديد العمود الذي تريد تطبيق الوظيفة عليه باستخدام الرمز ['A']
كما هو موضح في المثال الخاص بك.
-
حساب مجموع ومتوسط العناصر في Perl07/02/2024
-
حساب عدد الصفوف في ملف .csv باستخدام R03/02/2024
pythonimport pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
def addOne(v):
v += 1
return v
# تطبيق الوظيفة addOne على عمود 'A' باستخدام DataFrame.apply
df['A'] = df['A'].apply(addOne)
# الإطار بعد تطبيق الوظيفة
print(df)
باستخدام هذا الكود، ستحصل على النتيجة المتوقعة حيث تم تطبيق الوظيفة addOne
على جميع القيم في عمود ‘A’، وبالتالي تزايدت قيم هذا العمود بوحدة واحدة.
هذا يظهر كيف يمكنك استخدام DataFrame.apply
بشكل فعال لتطبيق وظائف مخصصة على أعمدة محددة في إطار البيانات باستخدام pandas.
المزيد من المعلومات
عزيزي القارئ، يسعدني أن أقدم لك المزيد من المعلومات حول استخدام DataFrame.apply
في pandas وكيف يمكنك تحسين تجربتك في معالجة البيانات.
تتيح لك DataFrame.apply
إمكانية تطبيق وظائف معقدة أكثر على البيانات. على سبيل المثال، يمكنك استخدام دوال لاستنباط معلومات إضافية أو تحويل البيانات بطرق مختلفة. في مثالك، استخدمت وظيفة addOne
لزيادة قيم العمود ‘A’ بوحدة واحدة.
ومع ذلك، يمكنك توسيع استخدام DataFrame.apply
لتضمين وظائف أكثر تعقيدًا. على سبيل المثال، يمكنك استخدامها لتحويل البيانات بشكل أكبر، مثل تنفيذ الرياضيات المتقدمة أو تطبيق وظائف تخصصية مخصصة لتحليل البيانات بشكل أعمق.
pythonimport pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# وظيفة متقدمة لتحويل البيانات
def customTransform(v):
if v % 2 == 0:
return v * 2
else:
return v * 3
# تطبيق الوظيفة customTransform على جميع الأعمدة باستخدام DataFrame.applymap
df = df.applymap(customTransform)
# الإطار بعد تطبيق الوظيفة
print(df)
في هذا المثال، تم استخدام وظيفة customTransform
لتطبيق تحويلات مختلفة على جميع القيم في الإطار. يمثل هذا مثالًا على كيفية استفادة من DataFrame.apply
في إجراء تحويلات متقدمة.
باستمرار استكشاف الإمكانيات الواسعة لـ pandas واستخدام الوظائف المخصصة يمكن أن يعزز فهمك لتحليل البيانات ومعالجتها بشكل فعال.