Pandas adalah perpustakaan yang kuat dan fleksibel di Python, biasanya digunakan untuk manipulasi data dan tugas analisis. Salah satu komponen kunci dalam Panda adalah Seri objek, yang merupakan array berlabel satu dimensi. Pada artikel ini, kami akan fokus pada masalah tertentu: menambahkan kata ke setiap item dalam Seri Pandas. Kami akan membahas solusinya, membahas kode langkah demi langkah untuk memahami cara kerjanya. Selain itu, kami akan membahas perpustakaan terkait, fungsi, dan memberikan wawasan tentang masalah serupa.
Tugas yang dihadapi adalah mengambil Seri Pandas yang terdiri dari string, dan menambahkan kata ke setiap item dalam larik. Solusi yang kami sajikan di sini akan menggunakan Panda dan kemampuan bawaannya untuk mengatasi masalah ini secara efisien dan efektif.
Pertama dan terpenting, mari impor pustaka yang diperlukan dengan mengimpor Panda dan menginisialisasi data dalam Seri.
import pandas as pd data = ['item1', 'item2', 'item3'] series = pd.Series(data)
Selanjutnya, kita perlu mendefinisikan kata yang ingin kita tambahkan. Dalam contoh ini, kita akan menggunakan kata “contoh” sebagai kata untuk menambahkan setiap item dalam Seri Pandas.
word_to_add = "example"
Kami sekarang akan melanjutkan dengan menerapkan .berlaku() metode untuk menambahkan kata yang diinginkan ke setiap elemen dalam Seri.
series_with_added_word = series.apply(lambda x: x + ' ' + word_to_add) print(series_with_added_word)
Ini akan menghasilkan output berikut:
0 item1 example 1 item2 example 2 item3 example dtype: object
Sekarang setelah kita berhasil mencapai tujuannya, mari kita bahas kode dan komponennya secara lebih mendetail.
Seri Panda
A Seri Panda adalah array berlabel satu dimensi yang mampu menampung semua tipe data, termasuk int, float, dan objek lainnya. Ada beberapa cara untuk membuat Seri Pandas, seperti yang ditunjukkan pada langkah inisialisasi kami. Seri A mempertahankan label indeks, sehingga memungkinkan manipulasi data yang lebih efisien dan intuitif.
Fungsi Lambda dan menerapkan () Metode
A fungsi lambda adalah fungsi inline anonim di Python. Ini berguna dalam kasus di mana mendefinisikan fungsi biasa bisa menjadi rumit atau tidak perlu. Fungsi ini dapat memiliki sejumlah argumen tetapi hanya satu ekspresi, yang akan dievaluasi dan dikembalikan. Khususnya dalam kasus metode .apply() , fungsi lambda menyederhanakan kode.
Grafik .berlaku() metode, di sisi lain, memfasilitasi penerapan fungsi ke setiap item dalam Pandas Series atau DataFrame. Iterates secara efisien melalui setiap elemen, memungkinkan untuk berbagai penyesuaian saat memanipulasi data.
Dalam solusi kami, kami menggunakan fungsi lambda di samping metode .apply() untuk mencapai hasil yang diinginkan. Dengan menggunakan teknik ini, kami meminimalkan jumlah kode yang dibutuhkan dan berhasil menambahkan kata ke setiap item di Seri Pandas.
Sebagai kesimpulan, kami telah menunjukkan keserbagunaan Panda, khususnya melalui Seri Panda, untuk memecahkan masalah manipulasi data yang umum. Dengan menggunakan metode .apply() dan fungsi lambda, kami menelusuri dan mengubah elemen dalam Seri secara efisien. Ini berfungsi sebagai contoh utama bagaimana masalah serupa dapat ditangani dan diatasi dengan menggunakan alat canggih yaitu Panda.
