Part 6. 데이터프레임의 다양한 응용

Posted on: 2024년 04월 24일 2024년 04월 24일
Categories: 강의자료, 파이썬

map(), apply(), applymap() 함수
1. map() : Series에서만 사용가능
2. apply() : Series, DataFrame 둘 다 사용 가능
3. applymap() :
  1. DataFrame에서만 사용 가능
  2. apply() 함수도바 빠름

map() 함수

import seaborn as sns
import pandas as pd

def gender(s):
  if s == 'male':
    return "남자"
  else:
    return "여자"

df = sns.load_dataset('titanic')
df = df.loc[:, 'survived':'age']

df['성별1'] = df['sex'].map({'male':'남자', 'female':'여자'})

d = {'male':'남자', 'female':'여자'}
df['성별2'] = df['sex'].map(d)

sr = pd.Series({'male':'남자', 'female':'여자'})
df['성별3'] = df['sex'].map(sr)

df['성별4'] = df['sex'].map(gender)

df['성별5'] = df['sex'].map(lambda x: '남자' if x=='male' else '여자')

df

import seaborn as sns

import pandas as pd

def gender(s):

if s == 'male':

return "남자"

else:

return "여자"

df = sns.load_dataset('titanic')

df = df.loc[:, 'survived':'age']

df['성별1'] = df['sex'].map({'male':'남자', 'female':'여자'})

d = {'male':'남자', 'female':'여자'}

df['성별2'] = df['sex'].map(d)

sr = pd.Series({'male':'남자', 'female':'여자'})

df['성별3'] = df['sex'].map(sr)

df['성별4'] = df['sex'].map(gender)

df['성별5'] = df['sex'].map(lambda x: '남자' if x=='male' else '여자')

apply() 함수

import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

df = sns.load_dataset('titanic')
df = df.loc[:, ['survived', 'pclass', 'age', 'fare']]

def add_10(n):
    return n + 10

def add_two_obj(a, b): 
    return a * b

add_10(10)
df.apply(add_10)
df['age'].apply(add_10)

add_two_obj(10, 20)
df.apply(add_two_obj, b=10)
df['age'].apply(add_two_obj, b=10)

df.apply(lambda x: add_10(x))  # axis=0 or 1 의미 없음
df['age'].apply(lambda x: add_10(x))
df.apply(lambda x: add_two_obj(x['age'], x['fare']), axis=1)

df.apply(np.sqrt)
df.apply(np.sum, axis=0)
df.apply(np.sum, axis=1)

import seaborn as sns

import pandas as pd

import numpy as np

df = sns.load_dataset('titanic')

df = df.loc[:, ['survived', 'pclass', 'age', 'fare']]

def add_10(n):

return n + 10

def add_two_obj(a, b):

return a * b

add_10(10)

df.apply(add_10)

df['age'].apply(add_10)

add_two_obj(10, 20)

df.apply(add_two_obj, b=10)

df['age'].apply(add_two_obj, b=10)

df.apply(lambda x: add_10(x)) # axis=0 or 1 의미 없음

df['age'].apply(lambda x: add_10(x))

df.apply(lambda x: add_two_obj(x['age'], x['fare']), axis=1)

df.apply(np.sqrt)

df.apply(np.sum, axis=0)

df.apply(np.sum, axis=1)

Series.str
1. string 관련 함수를 모두 사용할 수 있음

Series.str.get() 함수

import pandas as pd
sr = pd.Series(["String",
              (1, 2, 3),
              ["a", "b", "c"],
              123,
              -456,
              {0: "Hello", 2: "World"}])
sr

[출력]
0                      String
1                   (1, 2, 3)
2                   [a, b, c]
3                         123
4                        -456
5    {0: 'Hello', 2: 'World'}

import pandas as pd

sr = pd.Series(["String",

(1, 2, 3),

["a", "b", "c"],

123,

-456,

{0: "Hello", 2: "World"}])

[출력]

0 String

1 (1, 2, 3)

2 [a, b, c]

3 123

4 -456

5 {0: 'Hello', 2: 'World'}

sr.str.get(2)

[출력]
0        r
1        3
2        c
3      NaN
4      NaN
5    World

sr.str.get(2)

[출력]

0 r

1 3

2 c

3 NaN

4 NaN

5 World

whan0623

516

whan0623

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