Pandas DataFrame ist eine zweidimensionale, in der Größe veränderbare, möglicherweise heterogene tabellarische Datenstruktur mit beschrifteten Achsen (Zeilen und Spalten). Arithmetische Operationen werden sowohl auf Zeilen- als auch auf Spaltenbeschriftungen ausgerichtet. Es kann als diktatartiger Container für Serienobjekte betrachtet werden. Dies ist die primäre Datenstruktur der Pandas.

Der Pandas- DataFrame.transform()Funktionsaufruf func on self erzeugt einen DataFrame mit transformierten Werten, der dieselbe Achsenlänge wie self hat.

Syntax: DataFrame.transform (func, axis = 0, * args, ** kwargs)

Parameter:
func: Funktion zum Transformieren der
Datenachse: {0 oder 'Index', 1 oder 'Spalten'}, Standard 0
* Argumente : Positionsargumente, die an func übergeben werden sollen.
** kwargs: Schlüsselwortargumente, die an func übergeben werden sollen.

Rückgabe : DataFrame

Beispiel 1: Verwenden Sie die DataFrame.transform()Funktion, um jedem Element im Datenrahmen 10 hinzuzufügen.

import pandas as pd 
  
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1],  
                   "B":[7, 2, 54, 3, None],  
                   "C":[20, 16, 11, 3, 8],  
                   "D":[14, 3, None, 2, 6]})  
  
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5'] 
  
df.index = index_ 
  
print(df) 

Ausgabe :

Jetzt werden wir die DataFrame.transform()Funktion verwenden, um jedem Element des Datenrahmens 10 hinzuzufügen.

result = df.transform(func = lambda x : x + 10) 
  
print(result) 

Ausgabe :

Wie wir in der Ausgabe sehen können, hat die DataFrame.transform()Funktion jedem Element des angegebenen Datenrahmens erfolgreich 10 hinzugefügt.
 
Beispiel 2: Verwenden Sie die DataFrame.transform()Funktion, um die Quadratwurzel und das Ergebnis der Eulernummer zu ermitteln, die für jedes Element des Datenrahmens erhöht wurden.

import pandas as pd 
  
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1],  
                   "B":[7, 2, 54, 3, None],  
                   "C":[20, 16, 11, 3, 8],  
                   "D":[14, 3, None, 2, 6]})  
  
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5'] 
  
df.index = index_ 
  
print(df) 

Ausgabe :

Jetzt werden wir die DataFrame.transform()Funktion verwenden, um die Quadratwurzel und das Ergebnis der Eulernummer zu finden, die auf jedes Element des Datenrahmens angehoben werden.

result = df.transform(func = ['sqrt', 'exp']) 
  
print(result) 

Ausgabe:

Wie wir in der Ausgabe sehen können, hat die DataFrame.transform()Funktion die gewünschte Operation für den angegebenen Datenrahmen erfolgreich ausgeführt.