Pandas 함수 적용

Pandas 인덱스 재구성 작업 예제

귀하의 또는 다른 라이브러리의 함수를 Pandas 객체에 적용하려면, 세 가지 중요한 메서드를 이해해야 합니다. 다음과 같습니다. 사용할 적절한 메서드는 귀하의 함수가 전체 데이터 프레임에 대해 작업할 것인지, 행 작업인지, 열 작업인지, 요소 작업인지에 따라 달라집니다.

표 함수应用程序: pipe() 행 또는 열 함수应用程序: apply() 요소 단위 함수应用程序: applymap()

표 함수应用程序

함수와 적절한 수의 파라미터를 파이프 파라미터로 전달하여 DataFrame에 대한 사용자 정의 작업을 수행할 수 있습니다.

추가기 함수

예를 들어,2값을 DataFrame에 추가합니다. 추가기능은 두 수치 값을 더하고 총 합을 반환합니다.

　　def adder(ele1,ele2) :
　　　　return ele1+ele2

우리는 DataFrame에 대해 사용자 정의 함수를 적용하여 작업을 수행합니다.

　df　=　pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
　df.pipe(adder,2)

전체 프로그램을 보자.

　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　def adder(ele1,ele2) :
　　　　return ele1+ele2
　df　=　pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
　df.pipe(adder,2)
　print(df.apply(np.mean))

실행 결과：

　　　　　　　col1　col2　col3
　0　2.176704　2.219691　1.509360
　1　2.222378　2.422167　3.953921
　2　2.241096　1.135424　2.696432
　3　2.355763　0.376672　1.182570
　4　2.308743　2.714767　2.130288

행 또는 열 함수应用程序

apply() 메서드를 사용하여 DataFrame 또는 Panel의 축에 어느 함수도 적용할 수 있습니다. 이 메서드는 설명적 통계 방법과 마찬가지로 선택적인 axis 파라미터를 사용합니다. 기본적으로, 이 작업은 열에 대해 수행되며, 각 열을 배열과 유사한 형태로 간주합니다.

예시 1

　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　df　=　pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
　df.apply(np.mean)
　print(df.apply(np.mean))

실행 결과：

　col1　-0.288022
　col2　1.044839
　col3　-0.187009
　dtype:　float64

axis 매개변수를 전달하여 행 단위로 작업을 수행할 수 있습니다.

예시 2

　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　df　=　pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
　df.apply(np.mean,axis=1)
　print(df.apply(np.mean))

실행 결과：

　col1　0.034093
　col2　-0.152672
　col3　-0.229728
　dtype:　float64

예시 3

　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　df　=　pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
　df.apply(lambda　x:　x.max()　-　x.min())
　print(df.apply(np.mean))

실행 결과：

　col1　-0.167413
　col2　-0.370495
　col3　-0.707631
　dtype:　float64

요소 수준 함수 적용

모든 함수가 벡터화될 수 없습니다(NumPy 배열은 다른 배열을 반환하지 않으며, 어떤 값도 반환하지 않습니다). DataFrame의 applymap() 메서드와 Series의 map() 메서드와 마찬가지로, 단일 값을 입력받고 단일 값을 반환하는 Python 함수를 받아들입니다.

예시 1

　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　df　=　pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
　#　사용자 정의 함수
　df['col1'].map(lambda　x:x*100)
　print(df.apply(np.mean))

실행 결과：

　col1　0.480742
　col2　0.454185
　col3　0.266563
　dtype:　float64

예시 2

　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　#　사용자 정의 함수
　df　=　pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['col1','col2','col3'])
　df.applymap(lambda　x:x*100)
　print(df.apply(np.mean))

실행 결과：

　col1　0.395263
　col2　0.204418
　col3　-0.795188
　dtype:　float64