【pandas】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．

mapのデータフレーム版だと考えればわかりやすいと思います．

なお，axis=1と設定する必要があることに注意してください．

０．準備
１．applyの基本
２．applyとassign
３．mapとapply
まとめ
次回

０．準備

# パッケージ読み込み
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns


# データフレームの表示行数を指定
pd.set_option('display.max_rows',8) 

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

# パッケージ読み込み

import pandas as pd

import numpy as np

import seaborn as sns

# データフレームの表示行数を指定

pd.set_option('display.max_rows',8)

# データ読み込みと列選択（メソッドチェーン）

df = \

sns\

.load_dataset('diamonds')\

.filter(["depth", "color"])

１．apply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
def func(x):
    if x["color"] == "E":
        return x["depth"]
    elif x["color"] == "I":
        return 0
    else:
        return 1

# 関数

def func(x):

if x["color"] == "E":

return x["depth"]

elif x["color"] == "I":

return 0

else:

return 1

# apply適用
df.apply(func, axis=1)

1 2	# apply適用 df.apply(func, axis=1)

２．applyとassign

applyは，mapと同様，assign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assign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．

# assignを使用
df.assign(color_rev = lambda x:x.apply(func, axis=1))

1 2	# assignを使用 df.assign(color_rev = lambda x:x.apply(func, axis=1))

３．mapとapply

mapとapplyを比較はこちらの表のようになります．

実は今まで説明してきませんでしたが，applyはデータフレームだけでなく，シリーズもインプットとすることが可能です．

ただ，はっきり言ってこの表は覚える必要はありません．

なぜなら今まで説明してきたとおり，

シリーズをインプットとするならばmap
データフレームをインプットとするならばapply

と覚えておけば，困ることはないからです．

この表をみてもわかるとおり，基本mapのほうが性能がいいです．

なので，mapが使用できるのであれば，mapを使用すればいいということになります．

mapが使用できるのは，インプットがシリーズのときなので，

インプットがシリーズのときは，mapを使用する．

そうでないとき，すなわち，インプットがデータフレームのときは，applyを使用する．

と覚えておけば，自然と最適なコーディングができます．

まとめ

今回はapplyについて学習してきました．

applyの基本
applyとassign
mapとapply

applyはmapと似ています．

違いは色々ありますが，細かいことは気にしないで

インプットがシリーズ　⇒　map
インプットがデータフレーム　⇒　apply

と覚えておけばOKです！！

mapと同様，applyも最初は概念を理解するのが難しいですが，慣れるとfor文よりも楽にコーディングできて非常に便利です．

使いこなせるように練習しましょう！

それでは，お疲れさまでした！！

次回

: 【pandas】applymap：データフレームの要素処理【繰り返し処理】

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