Pandas: dataframe の各行に関数を適用する方法

次の基本構文を使用して、pandas DataFrame の各行に関数を適用できます。

 df[' new_col '] = df. apply ( lambda x: some function, axis= 1 )

この構文は、pandas DataFrame の各行に関数を適用し、結果を新しい列に返します。

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例: DataFrame の各行に関数を適用する

次のパンダ データフレームがあるとします。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' A ': [5, 4, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' B ': [10, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

    AB
0 5 10
1 4 8
2 7 10
3 9 6
4 12 6
5 9 5
6 9 9
7 4 12

ここで、列 A と列 B の値を乗算して 2 で割る関数を適用するとします。

次の構文を使用して、この関数を DataFrame の各行に適用できます。

 #create new column by applying function to each row in DataFrame
df[' z '] = df. apply ( lambda x: x[' A '] * x[' B '] / 2, axis= 1 )

#view updated DataFrame
print (df)

    AB z
0 5 10 25.0
1 4 8 16.0
2 7 10 35.0
3 9 6 27.0
4 12 6 36.0
5 9 5 22.5
6 9 9 40.5
7 4 12 24.0

列 z には関数の結果が表示されます。

例えば：

• 最初の行: A * B / 2 = 5 * 10 / 2 = 25
• 2 行目: A * B / 2 = 4 * 8 / 2 = 16
• 3行目: A * B / 2 = 7 * 10 / 2 = 35

等々。

lambdaで同様の構文を使用して、pandas DataFrame の各行に任意の関数を適用できます。

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。

Pandas Groupby に関数を適用する方法
Pandas で GroupBy 合計を実行する方法
Pandas で Groupby と Plot を使用する方法