[Python] apply, lambda 함수의 활용 + map 함수

■ apply 함수

데이터 프레임에 특정 함수를 '적용'시키는 함수

 

df.apply(f(x), axis = ?)

 

 

예시)

다음과 같은 데이터 프레임이 있을때,

df = pd.DataFrame({'Math' : [80,60,90], 'English' : [50,90,60]}, index = ['A','B','C'])

 

- 이 반의 수학 평균점수, 영어 평균점수를 알고 싶다면 

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

 

- A의 평균, B의 평균, C의 평균값을 알고 싶으면

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

 

 

 

■ lambda 함수

한 번 쓰고 버리는 함수

 

lambda x : f(x)

 

예시)

f = lambda x: x+100
f(8)

 

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활용

다음과 같은 형태의 특성에서 시간에 대한 정보를 제거하고 싶을때,

weather['datetime']

 

이렇게 사용하면 된다

weather['date'] = weather['datetime'].apply(lambda x: x[:10])

 

 

 

 

추가 )

map() 함수도 apply() 함수와 쓰임이 같은데,

apply() 함수는 dataframe 형태(2차원)에 사용하고, map() 함수는 series 형태(1차원)에 사용하는 차이가 있습니다.

 

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결론

특정 열에 대하여 공통적으로 어떤 함수를 적용시키고 싶은 경우에 apply와 lambda 사용

사실 for문으로 해도 되지만 코드를 간단하게 하기 위해 사용