이 자습서에서는 목록의 가장 일반적인 방법에 대해 알아볼 것입니다. 즉, 추가() 및 확장() . 하나씩 살펴보겠습니다.
적용()
DataFrame의 모든 행에 함수를 적용하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 각각의 모든 숫자를 곱하고 새 열로 추가하려는 경우 apply() 메서드가 유용합니다. 이를 달성하기 위한 다양한 방법을 살펴보겠습니다.
예시
# pandas packageimport pandas를 pd로 가져오기 # function to multipledef 곱하기(x, y):return x * y# DataFramedata ={ 'Maths':[10, 34, 53], 'Programming'에 대한 사전 생성:[23, 12, 43]}# datadata_frame을 사용하여 DataFrame 생성 =pd.DataFrame(data)# display DataFrameprint('--------------------Before--- ---------------')print(data_frame)print()# 함수 적용 곱하기data_frame['곱하기'] =data_frame.apply(람다 행 :곱하기(행['수학'] , row['프로그래밍']), axis =1)# display DataFrameprint('--------------------After-------------- -------')인쇄(데이터 프레임) 출력
위의 프로그램을 실행하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.
--------이전------------------수학 프로그래밍 0 10 231 34 122 53 43 --------------------후------------------수학 프로그래밍 곱하기0 10 23 2301 34 12 4082 53 43 2279
예시
sum, pow와 같은 사전 정의된 함수를 사용할 수도 있습니다. 등.
# pandas packageimport pandas를 pd로 가져오기# DataFramedata에 대한 사전 생성 ={ 'Maths':[10, 34, 53], 'Programming':[23, 12, 43]}# datadata_frame을 사용하여 DataFrame 생성 =pd.DataFrame(data)# 표시 DataFrameprint('--------------------전------ ')print(data_frame)print()# 내장 sum 함수를 사용하여 곱하기# 함수 적용 functiondata_frame['Multiply'] =data_frame.apply(sum, axis =1)# 표시 DataFrameprint('-------- ----------후------------------')print(data_frame) 출력
위의 프로그램을 실행하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.
--------이전------------------수학 프로그래밍 0 10 231 34 122 53 43 --------후------------------수학 프로그래밍 곱하기0 10 23 331 34 12 462 53 43 96
예시
numpy 모듈의 함수를 사용할 수도 있습니다. 한 가지 예를 들어보겠습니다.
# pandas 패키지 import pandas as pd# import numpy 모듈 for functionsimport numpy as np# DataFramedata에 대한 사전 생성 ={ 'Maths':[10, 34, 53], 'Programming':[23, 12, 43 ]}# datadata_frame =pd.DataFrame(data)# display DataFrameprint('--------Before---------를 사용하여 DataFrame 생성 ---------')print(data_frame)print()# numpy 모듈의 sum 함수를 사용하여 multiply# 함수 적용data_frame['Multiply'] =data_frame.apply(np.sum, axis =1)# 표시 DataFrameprint('--------------------After------------------')print(data_frame) 출력
위의 프로그램을 실행하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.
--------이전------------------수학 프로그래밍 0 10 231 34 122 53 43 --------후------------------수학 프로그래밍 곱하기0 10 23 331 34 12 462 53 43 96
결론
위의 방법으로 apply()를 사용할 수 있습니다. 모든 행에 대해 함수를 적용하는 DataFrame의 메서드입니다. 튜토리얼과 관련하여 궁금한 점이 있으면 댓글 섹션에 언급하세요.