はじめに
この実験では、Pandas DataFrame の applymap() メソッドの使い方を学びます。applymap() メソッドは、指定された関数を DataFrame の各要素に適用し、変換された値を持つ新しい DataFrame を生成します。
VM のヒント
VM の起動が完了したら、左上隅をクリックして Notebook タブに切り替え、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。
時々、Jupyter Notebook が読み込み完了するまで数秒待つ必要がある場合があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証は自動化できません。
学習中に問題がある場合は、Labby にお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。
DataFrame を作成する
まず、いくつかのサンプル データを使って df という名前の DataFrame を作成しましょう。この DataFrame は、2 つの列 'A' と 'B' と 2 つの行から構成されます。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1.23, 2.23], [3.3, 4]], columns=['A','B'])
print("-----DataFrame-----")
print(df)
各要素に関数を適用する
次に、applymap() メソッドを使って DataFrame の各要素に関数を適用します。この例では、DataFrame の各値の長さを計算するためにラムダ関数を使います。
print(df.applymap(lambda x: len(str(x))))
各要素に値を追加する
次に、DataFrame の各要素に値を追加するために別の関数を適用しましょう。applymap() メソッドを使って各要素に 1 を追加します。
print(df.applymap(lambda x: x + 1))
組み込み関数を適用する
このステップでは、NumPy ライブラリの組み込み関数を applymap() メソッドの入力として使用します。各要素の合計を計算するために、np.sum 関数を applymap() メソッドに渡します。
import numpy as np
df = pd.DataFrame([[10,11,12],[20,21,22]],columns=['A','B','C'])
print(df.applymap(np.sum))
まとめ
この実験では、Pandas DataFrame で applymap() メソッドをどのように使用するかを学びました。各要素に関数を適用する方法、各要素に値を追加する方法、および applymap() メソッドを使用して組み込み関数を適用する方法を見てきました。このメソッドは、DataFrame の値を要素ごとに変換する柔軟な方法を提供します。