Pythonのpandasで要素、行、列に関数を適用する方法とmap, applymap , applyの使い分け

pandasを使用して、要素、行、列に関数を適用する方法とmap, applymap , applyの使い分けについて解説します。

pandasで要素、行、列に適用する関数でmap, applymap , applyの使い分けについて教えて下さい！

要素に関数を適用する場合はmap、行または列に関数を適用する場合はapplymapまたはapplyを使用します。

mapメソッドによる要素への関数適用

mapメソッドは、pandasのSeriesオブジェクトの各要素に対して関数を適用するためのメソッドです。

以下では、具体的な使い方とサンプルプログラムを紹介します。

import pandas as pd

# サンプルのSeriesオブジェクトを作成
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 関数を定義
def double(x):
    return x * 2

# mapメソッドで関数を適用
result = data.map(double)

print(result)

上記の例では、dataというSeriesオブジェクトに対してdoubleという関数を適用しています。double関数は、各要素を2倍にする単純な関数です。

実行結果は以下のようになります。

mapメソッドを使うことで、Seriesの各要素に対して関数を適用し、新しいSeriesオブジェクトを作成することができます。

このように、mapメソッドを活用することで、要素ごとに独自の操作を行うことができます。

applymapメソッドによる行列全体への関数適用

applymapメソッドは、pandasのデータフレームの全ての要素に対して関数を適用するためのメソッドです。

以下では、applymapメソッドの使い方と具体的な例を紹介します。

import pandas as pd

# サンプルのデータフレームを作成
data = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 関数を定義
def square(x):
    return x ** 2

# applymapメソッドで関数を適用
result = data.applymap(square)

print(result)

上記の例では、dataというデータフレームに対してsquareという関数を適用しています。square関数は、各要素を2乗する単純な関数です。

実行結果は以下のようになります。

    0   1   2
0   1   4   9
1  16  25  36
2  49  64  81

applymapメソッドを使うことで、データフレームの全ての要素に対して関数を適用し、新しいデータフレームを作成することができます。このように、applymapメソッドを活用することで、行列全体に対して一括で処理を行うことができます。

なお、applymapメソッドはデータフレームの各要素に対して適用されるため、行または列ごとに関数を適用したい場合はapplyメソッドを使用する必要があります。

applyメソッドによる行または列への関数適用

applyメソッドは、pandasのデータフレームの行または列に対して関数を適用するためのメソッドです。

以下では、applyメソッドの使い方と具体的な例を紹介します。

import pandas as pd

# サンプルのデータフレームを作成
data = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 関数を定義
def sum_row(row):
    return row.sum()

# applyメソッドで関数を適用（行方向）
result_row = data.apply(sum_row, axis=1)

print(result_row)

上記の例では、dataというデータフレームの各行に対してsum_rowという関数を適用しています。sum_row関数は、各行の要素の合計を計算する関数です。

実行結果は以下のようになります。

0     6
1    15
2    24

applyメソッドを使うことで、データフレームの行または列に対して関数を適用し、新しいシリーズオブジェクトを作成することができます。axisパラメータを指定することで、適用する方向を制御できます。axis=1は行方向（各行に対して関数を適用）を意味します。

同様に、列に関数を適用する場合はaxis=0を指定します。

import pandas as pd

# サンプルのデータフレームを作成
data = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 関数を定義
def sum_column(column):
    return column.sum()

# applyメソッドで関数を適用（列方向）
result_column = data.apply(sum_column, axis=0)

print(result_column)

実行結果は以下のようになります。