Hướng dẫn apply python

Tạo một pandas series.

>>> import numpy as np

>>> import pandas as pd

>>> phones = ['Iphone',"Samsung Note","Samsung S","Nokia"]

>>> quantities = [10,12,30,100]

>>> sales = dict[zip[phones, quantities]]

>>> S = pd.Series[sales]

Thao tác toán học

Ta có thể thực hiện các phép toán học [+,-,*,/, ** ..] giữa các Series với nhau hoặc Series với một số một cách dễ dàng.

>>> S

Iphone           10

Nokia           100

Samsung Note     12

Samsung S        30

dtype: int64

>>> print "operation with number"

operation with number

>>> S**2

Iphone            100

Samsung Note      144

Samsung S         900

Nokia           10000

dtype: int64

>>> SS = S*2

>>> SS

Iphone           20

Nokia           200

Samsung Note     24

Samsung S        60

dtype: int64

>>> print "operaion with another series"

operaion with another series

>>> SS = SS+11

>>> S*SS

Iphone            310

Nokia           21100

Samsung Note      420

Samsung S         2130

dtype: int64

>>>

Các hàm cơ bản trong pandas series.

>>> S.axes

[Index[[u'Iphone', u'Nokia', u'Samsung Note', 
u'Samsung S'], dtype='object']]

>>>

>>> S.dtype

dtype['int64']

>>>

>>> S.empty

False

>>>

>>> S.ndim

1

>>>

>>> S.size

4

>>>

>>> S.values

array[[ 10, 100,  12,  30], dtype=int64]

>>>

>>> S.head[2]

Iphone     10

Nokia     100

dtype: int64

>>>

>>> S.tail[2]

Samsung Note    12

Samsung S       30

dtype: int64

>>>

Apply

Series.apply[func, convert_dtype=True, args=[], **kwds]. Trong đó "func" là một đối số quan trọng, nó là một hàm sẵn có trong python hoặc ta tự định nghĩa để xử lý từng phần tử của pandas series. Phương thức apply[] sẽ trả về một Series hoặc DataFrame, tùy thuộc vào "func".

Ý nghĩa của các tham số

Ví dụ: Ta sẽ tiếp tục tiến hành với panda series S.

# Sử dụng một hàm từ thư viện numpy

>>> S.apply[np.cos]

Iphone         -0.839072

Samsung Note    0.843854

Samsung S       0.154251

Nokia           0.862319

dtype: float64

>>> S.apply[lambda x: x if x%10==0 else x**3]

Iphone            10

Samsung Note    1728

Samsung S         30

Nokia            100

dtype: int64

>>>

Các bạn có thể xem thêm các ví dụ về phương thức Series.apply tại //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.apply.html

Kết Luận

Với Pandas series chúng ta có thể thực thiện các thao tác toán học [+,-,*,/, ** ..] một Series với một số hoặc Series khác, truy xuất những thông tin mong muốn qua các hàm cơ bản axes, dtype, ndim, size… hay chuyển đổi trên từng phần tử của một pandas series qua phương thức Series.apply[]. Trong bài tới chúng tôi sẽ giới thiệu với các bạn một kiểu dữ liệu thông dụng hơn là DataFrame.