[Python] 파이썬 판다스(Pandas) - 함수 만들어 적용하는 apply()메소드

사진: Unsplash 의 Stone Wang

apply()는 판다스에서 Series나 DataFrame에 함수를 적용하기 위해 사용되는 메소드이다. 이를 통해 사용자가 정의한 함수를 각 행이나 열에 적용하여 데이터를 처리하거나 변환할 수 있다.

아래 데이터로 apply() 메소드를 적용해보자.

>> df

 

첫번 째, 함수만들기

#### 함수를 만드는 순서 꼭 기억하자! 이렇게 기억하면 함수 만드는 것이 좀더 쉬워진다.
1. 함수의 호출부분을 먼저 작성한다.

2. 호출부분을 참고하여 함수를 정의한다.

# 시급이 30 이상이면, 'A' 그룹이라 하고,시급이 30보다 작으면, 'B' 그룹이라고 하겠다.새로운 컬럼 group을 만들어서 저장하시오.

먼저 호출할 함수명과 매개변수를 써서 출력 내용을 예측해본다.

grouping(35)

# 'A' 출력

grouping(29)

# 'B' 출력

그 다음 if문을 사용해서 시급이 30보다 이상이면 'A' 문자열을 리턴하고 나머지는 'B'로 리턴한다고 함수를 정의한다.

>> def grouping(salary):
   if salary >= 30 :
     return 'A'
   else :
     return 'B'

 

그 다음 아까 예측해뒀던 함수에 매개값을 다시 넣어보고 Run 해본다.

>> grouping(35)
A

>> grouping(29)
B

그럼 값이 잘 나오는 것을 볼 수 있다.

 

두번 째, 함수 적용하여 데이터 가공

apply 함수를 사용하면 내가 만든 함수로 데이터를 새로 가공하여 만들 수 있다.

 

>> df['Salary [$/h]'].apply(grouping)
0    A
1    B
2    A
3    B
Name: Salary [$/h], dtype: object

 

그리고 가공된 데이터를 다시 해당 칼럼으로 대입시켜주면
가공된 데이터로 바뀐 데이터 프레임을 볼 수 있다.

>> df['group'] = df['Salary [$/h]'].apply(grouping)
>> df