O Pandas DataFrame é uma estrutura de dados tabular bidimensional mutável em tamanho, potencialmente heterogênea, com eixos rotulados (linhas e colunas). As operações aritméticas se alinham nos rótulos de linha e coluna. Ele pode ser considerado um contêiner semelhante a um dicionário para objetos Series. Esta é a estrutura de dados primária dos Pandas.

A DataFrame.transform()chamada de função do Pandas funciona na autoprodução de um DataFrame com valores transformados e que tem o mesmo comprimento de eixo que o próprio.

Sintaxe: DataFrame.transform (func, axis = 0, * args, ** kwargs)

Parâmetro:
func: Função a ser usada para transformar o
eixo de dados : {0 ou 'índice', 1 ou 'colunas'}, padrão 0
* args: Argumentos posicionais a serem passados ​​para func.
** kwargs: Argumentos de palavra- chave a serem passados ​​para func.

Retorna: DataFrame

Exemplo # 1: Use a DataFrame.transform()função para adicionar 10 a cada elemento no dataframe.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1], 
                   "B":[7, 2, 54, 3, None], 
                   "C":[20, 16, 11, 3, 8], 
                   "D":[14, 3, None, 2, 6]}) 
  
# Create the index
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5']
  
# Set the index
df.index = index_
  
# Print the DataFrame
print(df)

Saída :

Agora usaremos a DataFrame.transform()função para adicionar 10 a cada elemento do dataframe.

# add 10 to each element of the dataframe
result = df.transform(func = lambda x : x + 10)
  
# Print the result
print(result)

Saída :

Como podemos ver na saída, a DataFrame.transform()função adicionou com sucesso 10 a cada elemento do Dataframe fornecido.
 
Exemplo # 2: Use a DataFrame.transform()função para encontrar a raiz quadrada e o resultado do número de euler elevado a cada elemento do dataframe.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1], 
                   "B":[7, 2, 54, 3, None], 
                   "C":[20, 16, 11, 3, 8], 
                   "D":[14, 3, None, 2, 6]}) 
  
# Create the index
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5']
  
# Set the index
df.index = index_
  
# Print the DataFrame
print(df)

Saída :

Agora usaremos a DataFrame.transform()função para encontrar a raiz quadrada e o resultado do número de euler elevado a cada elemento do dataframe.

# pass a list of functions
result = df.transform(func = ['sqrt', 'exp'])
  
# Print the result
print(result)

Saída:

como podemos ver na saída, a DataFrame.transform()função executou com sucesso a operação desejada no dataframe fornecido.