इस ट्यूटोरियल में, हम सूची . के सबसे सामान्य तरीकों के बारे में जानेंगे यानी.., संलग्न करें () और विस्तार करें () . आइए उन्हें एक-एक करके देखें।
लागू करें()
इसका उपयोग डेटाफ़्रेम की प्रत्येक पंक्ति में फ़ंक्शन को लागू करने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, यदि हम प्रत्येक से सभी संख्याओं को गुणा करना चाहते हैं और इसे एक नए कॉलम के रूप में जोड़ना चाहते हैं, तो लागू () विधि फायदेमंद है। आइए इसे प्राप्त करने के विभिन्न तरीकों को देखें।
उदाहरण
# importing the pandas package
import pandas as pd
# function to multiply
def multiply(x, y):
return x * y
# creating a dictionary for DataFrame
data = {
'Maths': [10, 34, 53],
'Programming': [23, 12, 43]
}
# creating DataFrame using the data
data_frame = pd.DataFrame(data)
# displaying DataFrame
print('--------------------Before------------------')
print(data_frame)
print()
# applying the function multiply
data_frame['Multiply'] = data_frame.apply(lambda row : multiply(row['Maths'], row['
Programming']), axis = 1)
# displaying DataFrame
print('--------------------After------------------')
print(data_frame) आउटपुट
यदि आप उपरोक्त कार्यक्रम चलाते हैं, तो आपको निम्नलिखित परिणाम प्राप्त होंगे।
--------------------Before------------------ Maths Programming 0 10 23 1 34 12 2 53 43 --------------------After------------------ Maths Programming Multiply 0 10 23 230 1 34 12 408 2 53 43 2279
उदाहरण
हम sum, pow, . जैसे पूर्वनिर्धारित कार्यों का भी उपयोग कर सकते हैं आदि..,
# importing the pandas package
import pandas as pd
# creating a dictionary for DataFrame
data = {
'Maths': [10, 34, 53],
'Programming': [23, 12, 43]
}
# creating DataFrame using the data
data_frame = pd.DataFrame(data)
# displaying DataFrame
print('--------------------Before------------------')
print(data_frame)
print()
# applying the function multiply
# using built-in sum function
data_frame['Multiply'] = data_frame.apply(sum, axis = 1)
# displaying DataFrame
print('--------------------After------------------')
print(data_frame) आउटपुट
यदि आप उपरोक्त कार्यक्रम चलाते हैं, तो आपको निम्नलिखित परिणाम प्राप्त होंगे।
--------------------Before------------------ Maths Programming 0 10 23 1 34 12 2 53 43 --------------------After------------------ Maths Programming Multiply 0 10 23 33 1 34 12 46 2 53 43 96
उदाहरण
हम numpy मॉड्यूल से फ़ंक्शंस का भी उपयोग कर सकते हैं। आइए एक उदाहरण देखें।
# importing the pandas package
import pandas as pd
# importing numpy module for functions
import numpy as np
# creating a dictionary for DataFrame
data = {
'Maths': [10, 34, 53],
'Programming': [23, 12, 43]
}
# creating DataFrame using the data
data_frame = pd.DataFrame(data)
# displaying DataFrame
print('--------------------Before------------------')
print(data_frame)
print()
# applying the function multiply
# using sum function from the numpy module
data_frame['Multiply'] = data_frame.apply(np.sum, axis = 1)
# displaying DataFrame
print('--------------------After------------------')
print(data_frame) आउटपुट
यदि आप उपरोक्त कार्यक्रम चलाते हैं, तो आपको निम्नलिखित परिणाम प्राप्त होंगे।
--------------------Before------------------ Maths Programming 0 10 23 1 34 12 2 53 43 --------------------After------------------ Maths Programming Multiply 0 10 23 33 1 34 12 46 2 53 43 96
निष्कर्ष
उपरोक्त तरीकों से, हम लागू करें () . का उपयोग कर सकते हैं सभी पंक्तियों के लिए एक फ़ंक्शन लागू करने के लिए DataFrame की विधि। यदि आपको ट्यूटोरियल के बारे में कोई संदेह है, तो उनका टिप्पणी अनुभाग में उल्लेख करें।