Si pregunta qué biblioteca de Python utilizan con más frecuencia los científicos de datos, la respuesta es, sin duda, Pandas. Pandas se utiliza para trabajar con conjuntos de datos a través de funcionalidades como analizar, limpiar, explorar y manipular datos. Además, Pandas se puede utilizar para ejecutar análisis estadísticos descriptivos. Los científicos de datos que utilizan Python para sus proyectos se familiarizan con Pandas desde el primer día. Entonces, ¿por qué hablo hoy de Pandas?
De hecho, hay varias funciones de Pandas que muchos usuarios tienden a descuidar o no exploran en profundidad. Por lo tanto, analizaré estas funciones en el artículo de hoy.
El método apply() aplica funciones personalizadas a lo largo del eje de un DataFrame o Serie. Este método es útil para cálculos complejos en los que necesita manipular datos con funciones definidas por el usuario y hacer que la transformación de sus datos sea más versátil. Por ejemplo, si desea limpiar el conjunto de datos con nombres de productos y precios desordenados, deberá alinear los nombres de los productos correctamente, usar la palabra “pulgadas” en lugar del símbolo, agregar el espacio adecuado, conservar las palabras en sus casos correctos, y elimine los signos de dólar en la columna de precios. Podrías gestionar todas estas tareas…