파이썬 apply와 lambda함수의 활용

apply 함수

• 시리즈에 함수를 적용시켜주는 함수
• 시리즈.apply(함수)
• for문으로 작성해야하는 코드를 더 간결하게 할 수 있게 해줍니다.

df = pd.read_csv('./datas/test.csv', nrows=10)
df

	ID	shop_id	item_id
0	0	5	5037
1	1	5	5320
2	2	5	5233
3	3	5	5232
4	4	5	5268
5	5	5	5039
6	6	5	5041
7	7	5	5046
8	8	5	5319
9	9	5	5003

조건이 없는 단순 연산일 경우 아래처럼 간단하게 함수 적용이 가능합니다.

df['ID']*2

0     0
1     2
2     4
3     6
4     8
5    10
6    12
7    14
8    16
9    18
Name: ID, dtype: int64

def multi_two(x):
    return x*2

multi_two(df['ID'])

0     0
1     2
2     4
3     6
4     8
5    10
6    12
7    14
8    16
9    18
Name: ID, dtype: int64

같은 연산을 apply로도 가능합니다.

def multi_two(x):
    return x*2

df['ID'].apply(multi_two)

0     0
1     2
2     4
3     6
4     8
5    10
6    12
7    14
8    16
9    18
Name: ID, dtype: int64

하지만 조건부로 데이터에 연산을 적용할 경우, for문이라 apply가 꼭 필요합니다. 데이터 프레임에 인덱스가 짝수일 경우 아이디에 2를 곱해주는 코드를 작성해봅니다.

df = pd.read_csv('./datas/test.csv', nrows=10)

for i in df.index:
    if i%2 == 0:
        df.loc[i,'ID'] = df.loc[i,'ID'] *2
df['ID']

0     0
1     1
2     4
3     3
4     8
5     5
6    12
7     7
8    16
9     9
Name: ID, dtype: int64

apply와 lambda함수를 이용하면 더 간단하게 할 수 있습니다.

df = pd.read_csv('./datas/test.csv', nrows=10)

df['ID'].apply(lambda x: x*2 if x%2==0 else x)

0     0
1     1
2     4
3     3
4     8
5     5
6    12
7     7
8    16
9     9
Name: ID, dtype: int64