■ はじめに

Pandas の apply() と transform() について、
触れる機会があったので、メモしておく。

【１】apply()

* 行全体や列全体に対して、同じ操作をしたいときに使用する

API
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.apply.html

サンプル

import pandas as pd

data_frame = pd.DataFrame([
  ['Mike', 21],
  ['Tom', 19],
  ['Jimmy', 34],
], columns=["name", "age"])

print(data_frame)

print('**************')

data_frame['name'] = data_frame['name'].apply(
  lambda x: x if (x == 'Mike') else (x.lower()))
data_frame['age'] = data_frame['age'].apply(
  lambda x: x + 1)

print(data_frame)

出力結果

    name  age
0   Mike   21
1    Tom   19
2  Jimmy   34
**************
    name  age
0   Mike   22
1    tom   20
2  jimmy   35

参考文献

https://note.nkmk.me/python-pandas-map-applymap-apply/

【２】transform()

* グループごとの統計情報を使ってすべての行を集計したい場合に使用する

API
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.transform.html

サンプル

import pandas as pd

data_frame = pd.DataFrame([
  ['Tokyo', '2021-07-01', 28],
  ['Tokyo', '2021-07-02', 35],
  ['Tokyo', '2021-07-03', 34],
  ['Osaka', '2021-07-01', 27],
  ['Osaka', '2021-07-02', 40],
  ['Osaka', '2021-07-03', 38],
], columns=["city", "date", "temperature"])

print(data_frame)

print('**************')

data_frame['mean'] = \
  data_frame.groupby(['city'])['temperature'].transform(lambda x: x.mean())
print(data_frame)

出力結果

    city        date  temperature
0  Tokyo  2021-07-01           28
1  Tokyo  2021-07-02           35
2  Tokyo  2021-07-03           34
3  Osaka  2021-07-01           27
4  Osaka  2021-07-02           40
5  Osaka  2021-07-03           38
**************
    city        date  temperature       mean
0  Tokyo  2021-07-01           28  32.333333
1  Tokyo  2021-07-02           35  32.333333
2  Tokyo  2021-07-03           34  32.333333
3  Osaka  2021-07-01           27  35.000000
4  Osaka  2021-07-02           40  35.000000
5  Osaka  2021-07-03           38  35.000000

参考文献

https://qiita.com/greenteabiscuit/items/132e0f9b1479926e07e0
https://toonanote.com/pandas-%E3%81%AE-apply-%E3%81%A8-transform-%E3%81%AE%E9%81%95%E3%81%84%E3%82%92%E7%9F%A5%E3%82%8B/

プログラムの超個人的なメモ

Memo for Programming.

【Python】Pandas ～ apply / transform ～

■ はじめに

目次

【１】apply()

サンプル

参考文献

【２】transform()

サンプル

参考文献

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