요소별 함수의 적용 applymap(), map() 메서드-pandas(35)

파이썬 버전 3.8 기준

pandas 버전 1.1.1 기준

요소별 함수의 적용 applymap(), map() 메서드

pandas의 객체에 다른 라이브러리의 함수를 적용하는 방법이 존재한다.

아래의 메서드는 다른 라이브러리의 함수를 적용하는데 사용되는 메서드들이다.

  ○ 테이블형태로 정리해주는 함수 어플리케이션: pipe()

  ○ 행 혹은 열로 정리해주는 함수 어플리케이션: apply()

  ○ 집합 API: agg(), transform()

  ○ 요소별 적용 함수: applymap()

본 포스팅에서는 applymap(), map() 메서드의 사용법에 대해 다루도록 한다.

applymap(), map() 메서드

applymap(), map() 메서드는 요소별로 함수를 적용하는 메서드이다.

  ○ applymap() 메서드는 DataFrame에 적용되는 메서드이다.

  ○ map() 메서드는 Series에 적용되는 메서드이다.

아래 형식은 메서드 사용 형식을 보여준다.

메서드 사용 형식)

result=DataFrame.applymap(func)

result=Series.map(arg)

 

각 입력 객체별 설명은 다음과 같다.

  ○ func: 이 입력변수는 pandas 객체에 적용할 함수를 입력받는다.

  ○ arg: 이 입력변수는 pandas 객체에 적용할 함수나 맵핑시킬 딕셔너리와 같은 자료형을 입력받는다.

 

applymap(), map() 메서드 사용 예제

예제를 수행하기 위해 다음과 같이 모듈 import와 DataFrame을 정의한다.

모듈의 import 및 예제용 DataFrame의 정의)

# pandas와 numpy의 import

In[2]: import pandas as pd

In[3]: import numpy as np

# 예제용 DataFrame의 정의

In[4]: sample_df= pd.DataFrame([[9.1, 1.2, 1.3, 1.4], [2.1, 9.2, 9.3, 2.4], [3.1, 3.2, 3.3, 3.4]], index=['a', 'b', 'c'], columns=['A','B','C','D'])

In[5]: sample_df

Out[5]: 

     A    B    C    D

a  9.1  1.2  1.3  1.4

b  2.1  9.2  9.3  2.4

c  3.1  3.2  3.3  3.4

아래 예제는 applymap(), map()메서드를 적용하는 예를 보여준다.

DataFrame에 기반을 둔 applymap()메서드와 Series를 기반한 map() 메서드는 Python 함수가 하나의 값을 입력받고 하나의 값을 반환할 수 있도록 한다.

메서드 사용 예제)

# 예제용 함수의 정의

In[6]: def ex_f(x):

...:    return np.exp(-x)

...:

# ex1-1: map() 메서드의 사용 예

In[7]: sample_df['A'].map(ex_f)

Out[7]: 

a    0.000112

b    0.122456

c    0.045049

Name: A, dtype: float64

# ex1-2: applymap() 메서드의 사용 예

In[8]: sample_df.applymap(ex_f)

Out[8]: 

          A         B         C         D

a  0.000112  0.301194  0.272532  0.246597

b  0.122456  0.000101  0.000091  0.090718

c  0.045049  0.040762  0.036883  0.033373

Series.map() 메서드는 추가적인 기능을 가진다.

mapping데이터를 통해 새로우 값을 Series로  있도록 한다.

mapping의 사용 예)

# 메서드 적용용 Series의 정의

In[9]: sample_s = pd.Series(['one', 'two', 'three', 'four'], index=['a','b','c','d'])

In[10]: sample_s

Out[10]: 

a      one

b      two

c    three

d     four

dtype: object

# ex2: map() 메서드의 mapping 사용 예

In[11]: s_map = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3, 'four': 4}

In[12]: sample_s.map(s_map)

Out[212]: 

a    1

b    2

c    3

d    4

dtype: int64

applymap(), map() 메서드 세부사항

DataFrame.applymap(func)

DataFrame에 함수를 각 요소별로 적용시킨다. 

func: callable

파이썬 함수를 입력받는다.

하나의 값으로부터 하나의 값을 반환한다.

즉, DataFrame내에 하나의 값에 대해 함수를 적용하여 그 값들에 대한 결과를 출력한다.

Series.map(arg, na_action=None)

Series에 함수를 각 요소별로 적용시키거나, 메핑을 통한 치환을 수행한다. 

arg: function, Series, mapping 된 자료형(Dict 등)

함수나 메핑을 통한 치환을 위한 데이터를 입력받는다.

하나의 값으로부터 하나의 값을 반환한다.

즉, DataFrame내에 하나의 값에 대해 함수를 적용하여 그 값들에 대한 결과를 출력한다.

na_action: {None, 'ignore'}

기본값은 None이다.

'ignore'를 입력할 경우, mapping된 데이터가 NaN인 경우 함수적용을 하지 않고 NaN 값을 출력한다.  

  

  

	참고자료   https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/basics.html   https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.applymap.html   https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.map.html