Adicione uma coluna (2)

Usar o site iterrows() para iterar sobre cada observação de um DataFrame do Pandas é fácil de entender, mas não é muito eficiente. Em cada iteração, é criada uma nova série do pandas.

Se você quiser adicionar uma coluna a um DataFrame chamando uma função em outra coluna, o método iterrows() em combinação com um loop for não é a melhor maneira de fazer isso. Em vez disso, você deverá usar apply().

Compare a versão iterrows() com a versão apply() para que você obtenha o mesmo resultado no DataFrame brics:

for lab, row in brics.iterrows() :

    brics.loc[lab, "name_length"] = len(row["country"])




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

Você pode fazer algo semelhante para chamar o método upper() em cada nome da coluna country. No entanto, upper() é um método, portanto, precisaremos de uma abordagem ligeiramente diferente:

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Instruções de exercício

Substitua o loop for por um código de uma linha que use .apply(str.upper). A chamada deve dar o mesmo resultado: uma coluna COUNTRY deve ser adicionada a cars, contendo uma versão em maiúsculas dos nomes dos países.
Como de costume, imprima cars para ver os frutos de seu árduo trabalho.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# 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()

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