【polars】apply：データフレームの行処理【繰り返し処理】

こんにちは，shun（@datasciencemore）です！！

今回はapply（シリーズの行処理）について学習していきます．

applyは，データフレームの各行に対して関数を適用するメソッドです．

イメージとしてはこのようになります．

データフレームと関数をapplyに適用すると，データフレームの各行に関数を適用した結果が出力されます．

０．準備
１．apply（データフレームの行処理）の基本
２．apply（データフレームの行処理）とwith_columns
まとめ
次回

０．準備

# パッケージ読み込み
import numpy as np
import polars as pl
import seaborn as sns

# データフレームの表示行数を指定
pl.Config.set_tbl_rows(8)

# データ読み込みと列選択（メソッドチェーン）
df = \
pl\
.from_pandas(sns.load_dataset("diamonds"))\
.select("depth", "color")

# パッケージ読み込み

import numpy as np

import polars as pl

import seaborn as sns

# データフレームの表示行数を指定

pl.Config.set_tbl_rows(8)

# データ読み込みと列選択（メソッドチェーン）

df = \

pl\

.from_pandas(sns.load_dataset("diamonds"))\

.select("depth", "color")

１．apply（データフレームの行処理）の基本

例えば，以下のデータフレームと関数を考えます．

データフレーム：df（ダイヤモンドデータ）のdepth列，color列

関数：color列がEであれば，depth列の数値を，color列がIIであれば0を，そうでなければ1と出力する．

このデータフレームと関数をapplyに適用すると，このようなシリーズを出力します．

# 関数
# "E"     ⇒depth列
# "I"     ⇒0
# それ以外⇒1
def func(x):
    if x[1] == "E":
        return x[0]
    elif x[1] == "I":
        return 0
    else:
        return 1

# 関数

# "E" ⇒depth列

# "I" ⇒0

# それ以外⇒1

def func(x):

if x[1] == "E":

return x[0]

elif x[1] == "I":

return 0

else:

return 1

# apply適用
df.apply(func).to_series()

1 2	# apply適用 df.apply(func).to_series()

２．apply（データフレームの行処理）とwith_columns

シリーズの行処理だけでなく、データフレームの行処理でも、applyはwith_columnsと相性がよく，併用することが多いです．

例えば，このように条件が複数あるような処理についてもapplyとwith_columnsを併用すれば，比較的簡単にコーディングすることができます．

今回は，with_columnsを使用して先程の処理（Eであればdepth列を，Iであれば0を、それ以外であれば1と出力する．）によって得たシリーズを，dfの新しい列としてあげましょう．

# dfにfuncを適用した結果を新しい列に格納
df.with_columns(
    color_rev =
    df.apply(func).to_series()
)

# dfにfuncを適用した結果を新しい列に格納

df.with_columns(

color_rev =

df.apply(func).to_series()

)

上の処理は、以下のようにwith_columnsとwhenを利用してもＯＫです。

# applyを使用しないでwhenを使ってもOK
df.with_columns(
    color_rev =
    pl.when(pl.col("color") == "E")
    .then(pl.col("depth"))
    .when(pl.col("color") == "I")
    .then(0)
    .otherwise(1)
)