Când aplicați o serie de transformări complexe peste un DataFrame (curățare, eliminare valori nule, calcul indicatori), imbricarea funcțiilor clasice devine ilizibilă: calcul(filtrare(curatare(df))). Metoda DataFrame.pipe() permite scrierea unui pipeline fluid și elegant de la stânga la dreapta.
Fiecare funcție transmisă lui pipe() primește automat DataFrame-ul ca prim argument și returnează un nou DataFrame transformat.
Exemplu: Construirea unui pipeline curat de procesare
import pandas as pd
def elimina_nule(df):
return df.dropna(subset=["email", "telefon"])
def standardizeaza_text(df, coloana):
df[coloana] = df[coloana].str.strip().str.upper()
return df
def adauga_tva(df, procent=0.19):
df["pret_cu_tva"] = df["pret"] * (1 + procent)
return df
# Pipeline curat, lizibil și ușor de testat:
df_final = (df_brut
.pipe(elimina_nule)
.pipe(standardizeaza_text, coloana="oras")
.pipe(adauga_tva, procent=0.19)
)
Întrebări & Exemple de Cod:
Pipeline-uri de Transformare Curate cu DataFrame.pipeAi o nelămurire despre utilizarea comenzii
Pipeline-uri de Transformare Curate cu DataFrame.pipesau ai descoperit un truc / fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți programatori!Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau exemple de cod pentru această pagină. Dacă ai întâlnit o problemă sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru a-i ajuta pe ceilalți.