Python में Pandas DataFrame की हर पंक्ति पर फ़ंक्शन लागू करना

इस ट्यूटोरियल में, हम DataFrame के apply() विधि के बारे में सीखेंगे। उदाहरण के लिए, यदि हम प्रत्येक पंक्ति से सभी संख्याओं को गुणा करना चाहते हैं और इसे एक नए कॉलम के रूप में जोड़ना चाहते हैं, तो apply() विधि फायदेमंद है। आइए इसे प्राप्त करने के विभिन्न तरीके देखें।

apply()

इसका उपयोग DataFrame की प्रत्येक पंक्ति पर एक फ़ंक्शन लागू करने के लिए किया जाता है।

उदाहरण

# pandas पैकेज आयात करें
import pandas as pd

# गुणा करने के लिए फ़ंक्शन
def multiply(x, y):
    return x * y

# DataFrame के लिए डिक्शनरी बनाएं
data = {
    'Maths': [10, 34, 53],
    'Programming': [23, 12, 43]
}

# डेटा का उपयोग करके DataFrame बनाएं
data_frame = pd.DataFrame(data)

# DataFrame प्रदर्शित करें
print('--------------------Before------------------')
print(data_frame)
print()

# गुणा फ़ंक्शन लागू करें
data_frame['Multiply'] = data_frame.apply(lambda row: multiply(row['Maths'], row['Programming']), axis=1)

# DataFrame प्रदर्शित करें
print('--------------------After------------------')
print(data_frame)

आउटपुट

यदि आप उपरोक्त प्रोग्राम चलाते हैं, तो आपको निम्न परिणाम मिलेंगे।

--------------------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 फ़ंक्शन का भी उपयोग कर सकते हैं।

# pandas पैकेज आयात करें
import pandas as pd

# DataFrame के लिए डिक्शनरी बनाएं
data = {
    'Maths': [10, 34, 53],
    'Programming': [23, 12, 43]
}

# डेटा का उपयोग करके DataFrame बनाएं
data_frame = pd.DataFrame(data)

# DataFrame प्रदर्शित करें
print('--------------------Before------------------')
print(data_frame)
print()

# बिल्ट-इन sum फ़ंक्शन का उपयोग करके फ़ंक्शन लागू करें
data_frame['Multiply'] = data_frame.apply(sum, axis=1)

# DataFrame प्रदर्शित करें
print('--------------------After------------------')
print(data_frame)

आउटपुट

यदि आप उपरोक्त प्रोग्राम चलाते हैं, तो आपको निम्न परिणाम मिलेंगे।

--------------------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 के फ़ंक्शन का भी उपयोग कर सकते हैं। आइए एक उदाहरण देखें।

# pandas पैकेज आयात करें
import pandas as pd

# फ़ंक्शन के लिए numpy मॉड्यूल आयात करें
import numpy as np

# DataFrame के लिए डिक्शनरी बनाएं
data = {
    'Maths': [10, 34, 53],
    'Programming': [23, 12, 43]
}

# डेटा का उपयोग करके DataFrame बनाएं
data_frame = pd.DataFrame(data)

# DataFrame प्रदर्शित करें
print('--------------------Before------------------')
print(data_frame)
print()

# numpy मॉड्यूल से sum फ़ंक्शन का उपयोग करके फ़ंक्शन लागू करें
data_frame['Multiply'] = data_frame.apply(np.sum, axis=1)

# DataFrame प्रदर्शित करें
print('--------------------After------------------')
print(data_frame)

आउटपुट

यदि आप उपरोक्त प्रोग्राम चलाते हैं, तो आपको निम्न परिणाम मिलेंगे।

--------------------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 DataFrame की सभी पंक्तियों के लिए फ़ंक्शन लागू करने के लिए DataFrame के apply() विधि का उपयोग कर सकते हैं। यदि ट्यूटोरियल के संबंध में आपके कोई संदेह हैं, तो उन्हें कमेंट सेक्शन में उल्लेख करें।