Pandas DataFrame | applymap メソッド | データ変換

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。

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataCleaningGroup(["Data Cleaning"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) python(("Python")) -.-> python/PythonStandardLibraryGroup(["Python Standard Library"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/ReadingDataGroup(["Reading Data"]) python(("Python")) -.-> python/FunctionsGroup(["Functions"]) pandas/ReadingDataGroup -.-> pandas/read_csv("Read CSV") pandas/ReadingDataGroup -.-> pandas/read_excel("Read Excel") python/FunctionsGroup -.-> python/lambda_functions("Lambda Functions") python/FunctionsGroup -.-> python/build_in_functions("Build-in Functions") pandas/DataCleaningGroup -.-> pandas/data_mapping("Data Mapping") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/using_packages("Using Packages") python/PythonStandardLibraryGroup -.-> python/data_collections("Data Collections") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_analysis("Data Analysis") subgraph Lab Skills pandas/read_csv -.-> lab-68583{{"Pandas DataFrame の applymap メソッド"}} pandas/read_excel -.-> lab-68583{{"Pandas DataFrame の applymap メソッド"}} python/lambda_functions -.-> lab-68583{{"Pandas DataFrame の applymap メソッド"}} python/build_in_functions -.-> lab-68583{{"Pandas DataFrame の applymap メソッド"}} pandas/data_mapping -.-> lab-68583{{"Pandas DataFrame の applymap メソッド"}} python/using_packages -.-> lab-68583{{"Pandas DataFrame の applymap メソッド"}} python/data_collections -.-> lab-68583{{"Pandas DataFrame の applymap メソッド"}} python/data_analysis -.-> lab-68583{{"Pandas DataFrame の applymap メソッド"}} end

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。