[Pandas] apply 함수와 applymap 함수

DataFrame의 값에 함수를 적용할 때 사용하는 apply 함수와 applymap 함수에 대해 알아보자.

---

apply 함수

DataFrame에 걸쳐 Series 단위에 (또는 row 단위에) 함수를 적용하고 싶을 때 사용한다.

데이터프레임.apply(함수, axis = 기준 축)

raw_data = {"A":[-1,4,13], "B":[2,5,6], "C":[0,6,11]}

df = pd.DataFrame(raw_data, index = ['first', 'second', 'third'])
print(df)
# 출력:
#          A  B   C
# first   -1  2   0
# second   4  5   6
# third   13  6  11

f = lambda x : x.max() - x.min()
print(df.apply(f)) # apply 함수의 기본 축은 행 방향이기 때문에, 각 column에 함수가 적용된다.
# 출력:
# A    14
# B     4
# C    11
# dtype: int64

위 코드에서 f 함수의 인자로 DataFrame의 각 column이 들어가게 된다.

 

applymap 함수

DataFrame에 걸쳐 element 단위로 함수를 적용하고 싶을 때 사용한다.

raw_data = {"A":[-1,4,13], "B":[2,5,6], "C":[0,6,11]}

df = pd.DataFrame(raw_data, index = ['first', 'second', 'third'])
print(df)
# 출력:
#          A  B   C
# first   -1  2   0
# second   4  5   6
# third   13  6  11

f = lambda x : -x
print(df.apply(f))
# 출력:
#          A  B   C
# first    1 -2   0
# second  -4 -5  -6
# third  -13 -6 -11

위 코드에서 f 함수의 인자로 DataFrame의 element가 들어가게 된다.