Apply Pandas to Streamline Your Data Analysis

Pandas - это библиотека для работы с данными на языке Python. Для того чтобы использовать эту библиотеку необходимо ее импортировать с помощью инструкции:

import pandas as pd

Одним из главных объектов в Pandas является DataFrame. DataFrame - это таблица, в которой каждый столбец содержит данные одного и того же типа, а каждая строка представляет собой набор значений для каждого столбца.

Для чтения данных в DataFrame можно использовать различные функции, например, `read_csv`, `read_excel`, `read_json` и другие.

df = pd.read_csv('data.csv')

Для просмотра первых строк таблицы можно использовать метод `head()`:

print(df.head())

Также можно просмотреть последние строки с помощью метода `tail()`.

Часто при работе с данными требуется выполнить какую-то операцию с каждым элементом в столбце. Для этого в Pandas есть метод `apply()`. Данный метод принимает на вход функцию, которая будет применена к каждому элементу в столбце. Например, если мы хотим привести все значения в столбце "age" к целочисленному типу, то мы можем воспользоваться следующей функцией:

def convert_to_int(x):
    return int(x)
df['age'] = df['age'].apply(convert_to_int)

Метод `apply()` также может быть использован для применения функции к каждой строке в таблице. Допустим, мы хотим создать новый столбец, который будет содержать полное имя пациента:

def full_name(row):
    return row['first_name'] + ' ' + row['last_name']
df['full_name'] = df.apply(full_name, axis=1)

В данном случае мы передали функцию `full_name()` в метод `apply()`, а также указали, что функция должна быть применена к столбцам с помощью атрибута `axis=1`.

В заключение, Pandas предоставляет множество методов для работы с данными в Python. Применение метода `apply()` позволяет гибко обрабатывать данные в таблицах, в частности, изменять значения в столбцах или создавать новые столбцы на основе существующих данных.