Adicione uma coluna (2)

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

Para 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 opção. Em vez disso, convém usar apply().

Compare a versão com iterrows() à versão com apply() para chegar ao 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)

Podemos fazer algo parecido para chamar o método upper() com cada nome da coluna country. Contudo, upper() é um método, portanto precisamos de uma abordagem um pouco diferente:

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Instruções do 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 completando 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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