Pandas se yon bibliyotèk pwisan ak fleksib nan Python, souvan itilize pou manipilasyon done ak travay analiz. Youn nan eleman kle nan Pandas se la Seri objè, ki konstitye yon etalaj ki gen yon sèl dimansyon. Nan atik sa a, nou pral konsantre sou yon pwoblèm espesifik: ajoute yon mo nan chak atik nan yon seri panda. Nou pral mache nan yon solisyon, diskite sou kòd la etap pa etap yo konprann fonksyonman enteryè li yo. Anplis de sa, nou pral diskite sou bibliyotèk ki gen rapò, fonksyon, epi bay apèsi sou pwoblèm ki sanble.
Travay la nan men se pran yon seri panda ki gen ladan fisèl, epi ajoute yon mo nan chak atik nan etalaj la. Solisyon nou prezante la a pral anplwaye Pandas ak kapasite entegre li yo pou abòde pwoblèm sa a avèk efikasite ak efikasite.
Premye ak premye, se pou yo enpòte bibliyotèk ki nesesè nan enpòte panda ak inisyalize done yo nan seri a.
import pandas as pd data = ['item1', 'item2', 'item3'] series = pd.Series(data)
Apre sa, nou bezwen defini mo nou vle ajoute a. Nan egzanp sa a, nou pral itilize mo "egzanp" kòm mo pou ajoute nan chak atik nan seri Pandas.
word_to_add = "example"
Koulye a, nou pral kontinye nan aplike a .aplike() metòd pou ajoute mo vle a nan chak eleman nan seri a.
series_with_added_word = series.apply(lambda x: x + ' ' + word_to_add) print(series_with_added_word)
Sa a pral bay pwodiksyon sa a:
0 item1 example 1 item2 example 2 item3 example dtype: object
Kounye a ke nou te akonpli objektif la avèk siksè, ann diskite sou kòd la ak eleman li yo an plis detay.
Seri panda
A Seri panda se yon etalaj ki genyen yon sèl dimansyon, ki gen etikèt ki kapab kenbe nenpòt kalite done, ki gen ladan ints, flote, ak lòt objè. Gen plizyè fason pou kreye yon seri panda, jan sa montre nan etap inisyalizasyon nou an. Yon seri kenbe etikèt endèks, kidonk sa ki pèmèt pou manipilasyon done pi efikas ak entwisyon.
Fonksyon Lambda ak metòd aplike ().
A fonksyon lambda se yon fonksyon anonim, inline nan Python. Li itil nan ka kote defini yon fonksyon regilye ta ka ankonbran oswa nesesè. Fonksyon sa yo ka gen nenpòt kantite agiman men se sèlman yon ekspresyon, ki vin evalye epi retounen. Sitou nan ka metòd .apply(), fonksyon lambda senplifye kòd la.
Jounal .aplike() metòd, nan lòt men an, fasilite aplike yon fonksyon nan chak atik nan yon seri Pandas oswa DataFrame. Li efikasman itera nan chak eleman, sa ki pèmèt pou yon pakèt pèsonalizasyon lè manipile done.
Nan solisyon nou an, nou itilize yon fonksyon lambda ansanm ak metòd .apply() pou reyalize rezilta a vle. Lè nou itilize teknik sa a, nou minimize kantite kòd ki nesesè epi nou te ajoute yon mo avèk siksè nan chak atik nan seri Pandas.
An konklizyon, nou te demontre adaptabilite panda, espesyalman atravè yon seri panda, pou rezoud yon pwoblèm manipilasyon done komen. Lè nou itilize metòd .apply() ak fonksyon lambda, nou te travèse ak chanje eleman ki nan seri a avèk efikasite. Sa a sèvi kòm yon premye egzanp sou fason pwoblèm ki sanble yo ka abòde ak simonte lè l sèvi avèk zouti ki pwisan ki se Panda.
