Pandas: dataframe의 각 행에 함수를 적용하는 방법

다음 기본 구문을 사용하여 Pandas DataFrame의 각 행에 함수를 적용할 수 있습니다.

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

이 구문은 pandas DataFrame의 각 행에 함수를 적용하고 새 열에 결과를 반환합니다.

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: DataFrame의 각 행에 함수 적용

다음과 같은 팬더 DataFrame이 있다고 가정합니다.

 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

이제 A열과 B열의 값을 곱한 후 2로 나누는 함수를 적용한다고 가정해 보겠습니다.

다음 구문을 사용하여 이 함수를 DataFrame의 각 행에 적용할 수 있습니다.

 #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

z 열에는 함수 결과가 표시됩니다.

예를 들어:

• 첫 번째 행: A * B / 2 = 5 * 10 / 2 = 25
• 두 번째 행: A * B / 2 = 4 * 8 / 2 = 16
• 세 번째 행: A * B / 2 = 7 * 10 / 2 = 35

등등.

람다 와 유사한 구문을 사용하여 Pandas DataFrame의 각 행에 원하는 함수를 적용할 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas Groupby에 기능을 적용하는 방법
Pandas에서 GroupBy 합계를 수행하는 방법
Pandas에서 Groupby 및 Plot을 사용하는 방법