La función Apply() de Pandas para cada fila

Cuando trabajamos con pandas en Python, a menudo queremos aplicar una función personalizada a cada fila de un DataFrame. Afortunadamente, la función `apply()` de pandas nos permite hacer exactamente eso. En este artículo, exploraremos cómo usar la función apply() para algunas operaciones comunes.

📋 Aquí podrás encontrar✍

Usando apply() para aplicar una función a cada fila
1. Usando apply() con una función lambda
2. Usando apply() con argumentos adicionales
Conclusión
Preguntas frecuentes

Usando apply() para aplicar una función a cada fila

La función apply() se utiliza para aplicar una función a cada fila de un DataFrame. La función que se pasa a apply() debe tomar una fila como entrada y devolver un valor. Por ejemplo, supongamos que tenemos un DataFrame con dos columnas: nombre y edad.

```python
import pandas as pd

datos = {'nombre': ['Juan', 'Pedro', 'Ana'], 'edad': [22, 25, 20]}
df = pd.DataFrame(data=datos)

print(df)
```

Ejemplo de código:

```python
import pandas as pd

datos = {'nombre': ['Juan', 'Pedro', 'Ana'], 'edad': [22, 25, 20]}
df = pd.DataFrame(data=datos)

def obtener_edad_en_2050(fila):
return fila['edad'] + 30

df['edad_en_2050'] = df.apply(obtener_edad_en_2050, axis=1)

print(df)
```

Usando apply() con una función lambda

En lugar de definir una función por separado y luego pasarla a apply(), a menudo es útil utilizar una función lambda. Las funciones lambda son funciones anónimas que se definen en línea. La sintaxis básica es `lambda arguments: expression`.

Por ejemplo, para aplicar una función lambda simple a cada fila de un DataFrame, podemos hacer lo siguiente:

```python
df['nombre_mayusculas'] = df.apply(lambda fila: fila['nombre'].upper(), axis=1)
```

Esta línea de código agrega una nueva columna `nombre_mayusculas` al DataFrame que contiene el nombre en mayúsculas para cada fila.

Usando apply() con argumentos adicionales

En algunos casos, es posible que necesitemos pasar argumentos adicionales a la función que estamos aplicando. Por ejemplo, supongamos que queremos aplicar una función que toma la edad de una persona y devuelve una cadena que indica si son mayores de edad o no, pero queremos que la edad mínima para ser considerado mayor de edad sea configurada por el usuario.

```python
def es_mayor_de_edad(fila, edad_minima):
if fila['edad'] >= edad_minima:
return 'Mayor de edad'
else:
return 'Menor de edad'

# Luego, aplicamos esta función a cada fila del DataFrame como sigue:
df['mayor_de_edad'] = df.apply(es_mayor_de_edad, args=(18,), axis=1)
```

Conclusión

La función apply() de pandas es una herramienta útil para aplicar una función personalizada a cada fila de un DataFrame. En este artículo, hemos explorado cómo usar la función apply() para aplicar una función lambda a cada fila, cómo pasar argumentos adicionales a la función, y algunos otros trucos. Con un poco de práctica, usted puede utilizar la función apply() para simplificar su código pandas.

Preguntas frecuentes

¿Puedo utilizar apply() para aplicar una función a cada columna de un DataFrame?

Sí, puedes utilizar la función apply() de pandas para aplicar una función a cada columna de un DataFrame. Sólo tienes que cambiar el valor del parámetro axis a 0 en lugar de 1.

¿Cómo puedo aplicar una función a una columna específica de un DataFrame?

Para aplicar una función a una columna específica de un DataFrame, simplemente seleccione esa columna utilizando la sintaxis de índice y luego aplique la función con la función apply(). Por ejemplo, si deseas aplicar la función `sqrt()` de Numpy a la columna `edad`, puedes hacer lo siguiente:

```python
import numpy as np

df['edad'] = df['edad'].apply(np.sqrt)
```

¿Puede apply() manejar DataFrame de gran tamaño?

Sí, apply() es capaz de manejar DataFrame de gran tamaño. Sin embargo, puede ser un poco lento en comparación con otras operaciones pandas. En general, es bueno aplicar la función a un subconjunto de filas en lugar de todo el DataFrame si es posible.

¿Qué sucede cuando una función que se aplica a una fila devuelve NaN?

Si una función que se aplica a una fila devuelve NaN, el valor resultante en el DataFrame también será NaN. Si su análisis depende de la filtración de filas con valores NaN, asegúrate de tener esto en cuenta.