استخدام دالة apply في بايثون Python

عندما نتعامل مع البيانات نحتاج في كثير من الأحيان الى اجراء بعض العمليات او تطبيق بعض الدوال على الصفوف او الأعمدة. في هذا المقال سوف نتعرف على كيفية عمل ذلك من خلال استخدام الدالة apply. في البداية سوف نقوم استيراد المكتبات التي سوف نحتاجها وهي:

In:
import pandas as pd
import numpy as np

كذلك نفرض ان لدينا البيانات التالية:

In:
df = pd.DataFrame([{'a': 3, 'b': 1}, {'a': 2, 'b': 4}, {'a': 0, 'b': 6}])
df
Out:
   a  b
0  3  1
1  2  4
2  0  6

بعد ذلك سوف نقوم باستخدام الدالة apply والتي تأخذ الشكل التالي:
df.apply(func, axis, args, ...)
حيث أن:

وهناك عدة أمثلة على كيفية استخدامها يمكن تلخيصها كما يلي:

1. تطبيق دالة على كامل عناصر الصفوف او الأعمدة. مثل جمع العناصر على مستوى الصفوف:

In:
new_df = df.apply(sum, axis=1)
new_df
Out:
Out:
0    4
1    6
2    6

2. تطبيق دالة على عناصر الصفوف والأعمدة بشكل منفصل. مثل أخذ الجذر التربعي:

In:
new_df = df.apply(np.sqrt)
new_df
Out:
          a        b
0  1.732051  1.00000
1  1.414214  2.00000
2  0.000000  2.44949

ويمكن تطبيقها على عمود محدد كما يلي:

In:
df['a'] = df['a'].apply(np.sqrt)
df
Out:
         a  b
0  1.732051  1
1  1.414214  4
2  0.000000  6

او صف محدد كما يلي:

In:
df.iloc[2] = df.iloc[2].apply(np.sqrt)
df
Out:
     a        b
0  3.0  1.00000
1  2.0  4.00000
2  0.0  2.44949

3. يمكن استخدام الدالة apply مع اي دالة معرفة، مثل دالة حساب التربيع:

In:
def Squared (x):
    out=x**2
    return(out)

new_df = df.apply(Squared)
new_df
Out:
     a     b
0  9.0   1.0
1  4.0  16.0
2  0.0   6.0

او مع دالة lambda المعرفة كما يلي:

In:
new_df = df.apply(lambda x: x**2, axis=0 )
new_df
Out:
     a     b
0  9.0   1.0
1  4.0  16.0
2  0.0   6.0

4. استخدام دالة apply مع دالة ذات متغيرات، مثل:

In:
def add_number(x,a):
    return x+a

new_df = df.apply(add_number,args=[2]) 
new_df
Out:
   a  b
0  5  3
1  4  6
2  2  8