Python | Панды Series.transform ()

Опубликовано: 28 Марта, 2022

Серия Pandas - это одномерный массив ndarray с метками осей. Этикетки не обязательно должны быть уникальными, но должны быть хешируемого типа. Объект поддерживает индексирование как на основе целых чисел, так и на основе меток и предоставляет множество методов для выполнения операций, связанных с индексом.

Pandas Series.transform() function Call func (the passed function) on self producing a Series with transformed values and that has the same axis length as self.

Syntax: Series.transform(func, axis=0, *args, **kwargs)
Parameter :
func : If a function, must either work when passed a Series or when passed to Series.apply
axis : Parameter needed for compatibility with DataFrame.
*args : Positional arguments to pass to func.
**kwargs : Keyword arguments to pass to func.
Returns : Returns series that must have the same length as self.

Example #1: Use Series.transform() function to transform the elements of the given Series object. Append ‘_City’ at the end of each city name.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(["New York", "Chicago", "Toronto", "Lisbon", "Rio", "Moscow"])
  
# Create the Datetime Index
didx = pd.DatetimeIndex(start ="2014-08-01 10:00", freq ="W", 
                     periods = 6, tz = "Europe/Berlin") 
  
# set the index
sr.index = didx
  
# Print the series
print(sr)

Выход :

Now we will use Series.transform() function to append ‘_City’ at the end of each city name.

# append "_City"
sr.transform(lambda x : x + "_City")

Выход :

As we can see in the output, the Series.transform() function has successfully appended the desired keyword at the end of which city name.

Example #2: Use Dataframe.transform() function to transform the data of the given Dataframe. Increase the ticket cost of each even by 1000.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Dataframe
df = pd.DataFrame({"Date":["10/2/2011", "11/2/2011", "12/2/2011", "13/2/2011"],
                    "Event":["Music", "Poetry", "Theatre", "Comedy"],
                    "Cost":[10000, 5000, 15000, 2000]})
  
# Print the dataframe
print(df)

Выход :

Now we will use Dataframe.transform() function to increase the ticket cost by 1000

# transform the "Cost" column
df["Cost"] = df["Cost"].transform(lambda x : x + 1000)
  
# Print the dataframe after modification
print(df)

Выход :

As we can see in the output, the Dataframe.transform() function has successfully increased the ticket cost of each event by 1000.

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.

Python

Python | Панды Series.transform ()

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ