कभी-कभी डेटाफ्रेम के अक्षों के साथ कुछ फ़ंक्शन लागू करने की आवश्यकता हो सकती है। अक्ष को निर्दिष्ट किया जा सकता है, अन्यथा डिफ़ॉल्ट अक्ष को कॉलम-वाइज माना जाता है, जहां प्रत्येक कॉलम को एक ऐरे माना जाता है।
यदि अक्ष निर्दिष्ट है, तो ऑपरेशन डेटा पर रो-वाइज किए जाते हैं।
'apply' फ़ंक्शन का उपयोग डेटाफ्रेम पर डॉट ऑपरेटर के साथ संयोजन में किया जा सकता है। आइए एक उदाहरण देखते हैं -
उदाहरण
import pandas as pd
import numpy as np
my_data = {'Age':pd.Series([45, 67, 89, 12, 23]), 'value':pd.Series([8.79,23.24,31.98,78.56,90.20])}
print("डेटाफ्रेम है:")
my_df = pd.DataFrame(my_data)
print(my_df)
print("डेटा का विवरण है:")
print(my_df.apply(np.mean))आउटपुट
डेटाफ्रेम है:
Age value
0 45 8.79
1 67 23.24
2 89 31.98
3 12 78.56
4 23 90.20
डेटा का विवरण है:
Age 47.200
value 46.554
dtype: float64व्याख्या
आवश्यक लाइब्रेरी आयात की गई हैं, और उपयोग में आसानी के लिए उपनाम दिए गए हैं।
सीरीज़ से मिलकर बने की-वैल्यू के डिक्शनरी बनाए गए हैं, जहां एक मान वास्तव में एक सीरीज़ डेटा स्ट्रक्चर है।
यह डिक्शनरी बाद में 'pandas' लाइब्रेरी में मौजूद 'Dataframe' फ़ंक्शन के पैरामीटर के रूप में पास की जाती है।
डेटाफ्रेम कंसोल पर प्रिंट किया जाता है।
हम डेटा के बारे में सभी जानकारी प्राप्त करना चाहते हैं।
डेटाफ्रेम पर 'describe' फ़ंक्शन कहा जाता है।
विवरण कंसोल पर प्रिंट किया जाता है।
