Ajouter une colonne (2)

Utiliser iterrows() pour parcourir chaque observation d'un DataFrame Pandas est facile à comprendre, mais peu efficace. À chaque itération, vous créez une nouvelle Series de Pandas.

Si vous voulez ajouter une colonne à un DataFrame en appelant une fonction sur une autre colonne, la méthode iterrows() combinée à une boucle for n'est pas la meilleure approche. Préférez plutôt apply().

Comparez la version avec iterrows() et la version avec apply() pour obtenir le même résultat dans le DataFrame brics :

for lab, row in brics.iterrows() :
    brics.loc[lab, "name_length"] = len(row["country"])

brics["name_length"] = brics["country"].apply(len)

On peut faire quelque chose de semblable pour appeler la méthode upper() sur chaque nom dans la colonne country. Toutefois, upper() est une méthode; il faut donc une approche légèrement différente :

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Instructions de l’exercice

Remplacez la boucle for par une instruction sur une ligne qui utilise .apply(str.upper). L'appel doit donner le même résultat : une colonne COUNTRY doit être ajoutée à cars, contenant une version en majuscules des noms de pays.
Comme d'habitude, affichez cars pour voir le fruit de votre travail acharné

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import cars data
import pandas as pd
cars = pd.read_csv('cars.csv', index_col = 0)

# Use .apply(str.upper)
for lab, row in cars.iterrows() :
    cars.loc[lab, "COUNTRY"] = row["country"].upper()

Modifier et exécuter le code