Appliquer apply() sur plusieurs colonnes

La méthode apply() peut être utilisée sur plusieurs colonnes d’un DataFrame en spécifiant axis=1, ce qui permet d’appliquer une fonction à chaque ligne du DataFrame (au lieu de chaque colonne, comme c’est le cas avec axis=0). Cette approche est utile lorsque l’on souhaite effectuer des transformations qui dépendent de plusieurs colonnes simultanément.

Fonctions :

df.apply(lambda row: …, axis=1)

La méthode apply() permet également d'appliquer une fonction sur plusieurs colonnes d'un DataFrame. En utilisant l'argument axis=1, vous indiquez à pandas que la fonction doit être appliquée sur chaque ligne (et non sur chaque colonne comme par défaut). Cela vous permet d'accéder à plusieurs colonnes en même temps dans une ligne et d'effectuer des transformations complexes.

Importation :

import pandas as pd

Attributs :

Paramètre	Type	Description	Valeur par défaut
`df.apply(fonction, axis=1)`	function	Applique la fonction à chaque ligne (l'argument `axis=1` spécifie l'opération sur les lignes).	`None`
`lambda row: ...`	lambda function	La fonction (ici une fonction lambda) qui prend chaque ligne comme entrée et effectue une transformation.	`None`
`row['colonne']`	Series	Accès aux différentes colonnes de chaque ligne pour effectuer des calculs.	`None`

Exemple de code :

import pandas as pd

# Exemple de DataFrame
data = {
    'produit': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'prix': [10, 20, 30, 40],
    'quantité': [1, 2, 3, 4]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Appliquer une fonction pour calculer la valeur totale (prix * quantité) pour chaque produit
df['valeur_totale'] = df.apply(lambda row: row['prix'] * row['quantité'], axis=1)

print(df)

Explication du code :



 	DataFrame : Ce DataFrame contient des informations sur des produits, leurs prix et leurs quantités.
 	Transformation : La fonction lambda row: row['prix'] * row['quantité'] est appliquée sur chaque ligne. Elle multiplie la valeur de la colonne 'prix' par celle de 'quantité' pour obtenir la valeur totale de chaque produit.
 	Résultat : Une nouvelle colonne 'valeur_totale' est ajoutée au DataFrame, qui contient le produit de 'prix' et 'quantité' pour chaque ligne.

Remarque :

 	
Accès aux colonnes dans apply() : Dans la fonction lambda, row est un objet Series représentant chaque ligne du DataFrame. Vous pouvez accéder aux colonnes de cette ligne en utilisant la syntaxe row['colonne'].

 	
Transformation complexe : Cette méthode est particulièrement utile pour appliquer des transformations complexes qui nécessitent l'utilisation de plusieurs colonnes simultanément.

 	Appliquer sur des lignes conditionnellement : Vous pouvez également utiliser des conditions dans la fonction appliquée.