DataFrameのapply()メソッドについて

2024年6月25日

DataFrameのapply()メソッドは、行または列に関数を適用するための強力な方法です。ここでは、apply()メソッドの詳細について説明します。

apply()メソッドの構文:

python
DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds)

パラメータ:

  • func: 適用する関数。各行または列に対してこの関数が適用されます。
  • axis: 関数を適用する方向。0は列、1は行を意味します。デフォルトは0です。
  • raw: Trueの場合、データフレームをndarrayとして関数に渡します。デフォルトはFalseです。
  • result_type: 結果のデータ型。None（デフォルト）の場合、自動的に推測されます。
  • args: funcに渡す追加の引数。

戻り値:

適用された関数によって変換された新しいDataFrameまたはSeriesオブジェクト。

例:

python
import pandas as pd

# サンプルデータ
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}

# DataFrameの作成
df = pd.DataFrame(data)

# 各要素を2倍にする関数
def double(x):
    return 2 * x

# 列ごとに関数を適用
result = df.apply(double)
print(result)

この例では、各列の要素が2倍になります。

apply()メソッドは、独自の関数を使用してデータの変換や操作を行う際に便利です。関数を使用することで、柔軟性が向上し、高度なデータ操作が可能になります。

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Posted by ぼっち