PandasのDataFrameのapplyメソッドの使い方を現役エンジニアが解説【初心者向け】

初心者向けにPythonのPandasのDataFrameのapplyメソッドの使い方について解説しています。Pandasは機械学習や深層学習でも使われるデータ処理のライブラリになります。今回はapplyメソッドで行や列に対して処理を行なってみます。

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PandasのDataFrameのapplyメソッドの使い方について解説します。

Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事をまずご覧ください。

 

なお本記事は、TechAcademyのPythonオンライン講座の内容をもとにしています。

 

田島悠介

今回は、Pythonに関する内容だね!

大石ゆかり

どういう内容でしょうか?

田島悠介

PandasのDataFrameのapplyメソッドの使い方について詳しく説明していくね!

大石ゆかり

お願いします!

 

PandasのDataFrameのapplyメソッドとは

applyメソッドは、行全体や列全体に対して、同じ操作をしたいときに使用します。
 

applyメソッドの使い方

データに適用したい関数やラムダ式を定義し、applyの引数に渡します。

デフォルト動作は各列方向に対して適用されます。axis=1の引数を指定することで、各行方向への適用となります。

また、あらかじめ行や列を指定することで、特定の行や列にのみ操作を適用することができます。

 

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実際に書いてみよう

Pandasのimport、データ準備

import pandas as pd
from pandas import DataFrame

df = DataFrame({"age": [19, 25, 33], "height": [142, 185, 161], "score": [97, 85, 77]}, index=["a", "b", "c"])

 
以下のデータを使って、applyをいろいろと試してみましょう。

 

すべての数値を加算する

f = lambda x: x + 5
df.apply(f)

 

すべての数値が+5されています。

name age height score
a Aki 19 142 97
b Ben 25 185 85
c Chris 33 161 77

 

最大値と最小値の差分を取る

列方向は以下です。
 

f = lambda x: max(x)-min(x)
df.apply(f)

 

各項目の最大と最小の差を得ることができます。

name age height score
a Aki 24 147 102
b Ben 30 190 90
c Chris 38 166 82
age 14
height 43
score 20
dtype: int64

行方向は以下です
 

f = lambda x: max(x) - min(x)
df.apply(f, axis=1)

 

関連のないデータ間での最大と最小の差なので、このデータ自体には意味はないですが、行方向に適用されているのがわかります。

a 123
b 160
c 128
dtype: int64

 

特定の行や列にのみ適用する

f = lambda x: x + 5
df["age"].apply(f)

 

あらかじめ”age”要素にのみ絞り込むことで、特定の列にのみapplyを適用できます。

a 24
b 30
c 38
Name:age dtype:int64

 

f = lambda x: x + 5
df.loc["a"].apply(f)

 

行方向も同じように、特定の行にのみapplyを適用できます。

age 24
height 147
score 102
Name:a dtype:int64

 

監修してくれたメンター

メンター稲員さん

フリーランスエンジニア。
大手SEからフリーランスのWeb系エンジニアにジョブチェンジ。

経験言語:Ruby, Rails, Python, C/C++, Java, Perl, HTML/CSS3, JavaScript, CoffeeScript, Node.js
おうち大好きマンです。

 

大石ゆかり

内容分かりやすくて良かったです!

田島悠介

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね!

大石ゆかり

分かりました。ありがとうございます!

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