PandasのDataFrameのapplyメソッドの使い方を現役エンジニアが解説【初心者向け】
初心者向けにPythonのPandasのDataFrameのapplyメソッドの使い方について解説しています。Pandasは機械学習や深層学習でも使われるデータ処理のライブラリになります。今回はapplyメソッドで行や列に対して処理を行なってみます。
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PandasのDataFrameのapplyメソッドの使い方について解説します。
そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。
なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。

今回は、Pythonに関する内容だね!

どういう内容でしょうか?

PandasのDataFrameのapplyメソッドの使い方について詳しく説明していくね!

お願いします!
PandasのDataFrameのapplyメソッドとは
applyメソッドは、行全体や列全体に対して、同じ操作をしたいときに使用します。
applyメソッドの使い方
データに適用したい関数やラムダ式を定義し、applyの引数に渡します。
デフォルト動作は各列方向に対して適用されます。axis=1の引数を指定することで、各行方向への適用となります。
また、あらかじめ行や列を指定することで、特定の行や列にのみ操作を適用することができます。
実際に書いてみよう
Pandasのimport、データ準備
import pandas as pd from pandas import DataFrame df = DataFrame({"age": [19, 25, 33], "height": [142, 185, 161], "score": [97, 85, 77]}, index=["a", "b", "c"])
以下のデータを使って、applyをいろいろと試してみましょう。
name | age | height | score | |
---|---|---|---|---|
a | Aki | 19 | 142 | 97 |
b | Ben | 25 | 185 | 85 |
c | Chris | 33 | 161 | 77 |
name | age | height | score | |
---|---|---|---|---|
a | Aki | 24 | 147 | 102 |
b | Ben | 30 | 190 | 90 |
c | Chris | 38 | 166 | 82 |
age | 14 |
height | 43 |
score | 20 |
dtype: | int64 |
行方向は以下です
f = lambda x: max(x) - min(x) df.apply(f, axis=1)
関連のないデータ間での最大と最小の差なので、このデータ自体には意味はないですが、行方向に適用されているのがわかります。
a | 123 |
b | 160 |
c | 128 |
dtype: | int64 |
特定の行や列にのみ適用する
f = lambda x: x + 5 df["age"].apply(f)
あらかじめ”age”要素にのみ絞り込むことで、特定の列にのみapplyを適用できます。
a | 24 |
b | 30 |
c | 38 |
Name:age | dtype:int64 |
f = lambda x: x + 5 df.loc["a"].apply(f)
行方向も同じように、特定の行にのみapplyを適用できます。
age | 24 |
height | 147 |
score | 102 |
Name:a | dtype:int64 |
監修してくれたメンター
メンター稲員さん
フリーランスエンジニア。 経験言語:Ruby, Rails, Python, C/C++, Java, Perl, HTML/CSS3, JavaScript, CoffeeScript, Node.js |

内容分かりやすくて良かったです!

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね!

分かりました。ありがとうございます!
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