Pandas: Como posso usar a função apply () para uma única coluna?

Eu tenho um quadro de dados de pandas com duas colunas. Preciso alterar os valores da primeira coluna sem afetar a segunda e recuperar todo o quadro de dados com apenas os valores da primeira coluna alterados. Como posso fazer isso usando a aplicação em pandas?

Dado um quadro de dados de amostra dfcomo:

a,b
1,2
2,3
3,4
4,5

o que você quer é:

df['a'] = df['a'].apply(lambda x: x + 1)

que retorna:

   a  b
0  2  2
1  3  3
2  4  4
3  5  5

Para uma única coluna melhor para usar map(), assim:

df = pd.DataFrame([{'a': 15, 'b': 15, 'c': 5}, {'a': 20, 'b': 10, 'c': 7}, {'a': 25, 'b': 30, 'c': 9}])

    a   b  c
0  15  15  5
1  20  10  7
2  25  30  9



df['a'] = df['a'].map(lambda a: a / 2.)

      a   b  c
0   7.5  15  5
1  10.0  10  7
2  12.5  30  9

Você não precisa de nenhuma função. Você pode trabalhar diretamente em uma coluna inteira.

Dados de exemplo:

>>> df = pd.DataFrame({'a': [100, 1000], 'b': [200, 2000], 'c': [300, 3000]})
>>> df

      a     b     c
0   100   200   300
1  1000  2000  3000

Metade de todos os valores na coluna a:

>>> df.a = df.a / 2
>>> df

     a     b     c
0   50   200   300
1  500  2000  3000

Embora as respostas fornecidas estejam corretas, elas modificam o quadro de dados inicial, o que nem sempre é desejável (e, dado o OP solicitar exemplos "usando apply", pode ser que eles desejem uma versão que retorne um novo quadro de dados, como applyfaz).

Isso é possível usando assign: é válido para assigncolunas existentes, como a documentação declara (a ênfase é minha):

Atribua novas colunas a um DataFrame.

Retorna um novo objeto com todas as colunas originais, além das novas. As colunas existentes que são redesignadas serão substituídas .

Em resumo:

In [1]: import pandas as pd

In [2]: df = pd.DataFrame([{'a': 15, 'b': 15, 'c': 5}, {'a': 20, 'b': 10, 'c': 7}, {'a': 25, 'b': 30, 'c': 9}])

In [3]: df.assign(a=lambda df: df.a / 2)
Out[3]: 
      a   b  c
0   7.5  15  5
1  10.0  10  7
2  12.5  30  9

In [4]: df
Out[4]: 
    a   b  c
0  15  15  5
1  20  10  7
2  25  30  9

Observe que a função passará por todo o quadro de dados, não apenas pela coluna que você deseja modificar, portanto, será necessário selecionar a coluna certa em sua lambda.

Se você está realmente preocupado com a velocidade de execução da sua função de aplicação e possui um enorme conjunto de dados para trabalhar, pode usar o swifter para acelerar a execução, eis um exemplo para o swifter no pandas dataframe:

import pandas as pd
import swifter

def fnc(m):
    return m*3+4

df = pd.DataFrame({"m": [1,2,3,4,5,6], "c": [1,1,1,1,1,1], "x":[5,3,6,2,6,1]})

# apply a self created function to a single column in pandas
df["y"] = df.m.swifter.apply(fnc)

Isso permitirá que todos os núcleos da CPU calculem o resultado, portanto, será muito mais rápido que as funções de aplicação normais. Tente e me avise se ele se tornar útil para você.

Deixe-me tentar um cálculo complexo usando datetime e considerando nulos ou espaços vazios. Estou reduzindo 30 anos em uma coluna datetime e usando o applymétodo e também lambdaconvertendo o formato datetime. A linha if x != '' else xcuidará de todos os espaços vazios ou nulos de acordo.

df['Date'] = df['Date'].fillna('')
df['Date'] = df['Date'].apply(lambda x : ((datetime.datetime.strptime(str(x), '%m/%d/%Y') - datetime.timedelta(days=30*365)).strftime('%Y%m%d')) if x != '' else x)