Python Pandas에서 apply vs transform 사용법: 두 열을 빼고 평균 계산하기
2024-07-27
Python Pandas에서 apply vs transform 사용법: 두 열을 빼고 평균 계산하기
문제 상황
두 함수의 차이점
| 함수 | 설명 |
|---|---|
apply | 각 그룹에 함수를 적용하여 새로운 열을 생성합니다. |
transform | 각 그룹에 함수를 적용하여 기존 열을 변환합니다. |
적절한 함수 선택
두 열을 빼고 평균을 계산하는 경우, transform 함수를 사용하는 것이 더 효율적입니다.
transform 함수 사용 예시:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'A', 'B', 'B'], 'col1': [1, 2, 3, 4], 'col2': [5, 6, 7, 8]})
# 두 열을 뺀 새로운 열 생성
df['diff'] = df['col2'] - df['col1']
# 그룹별 평균 계산
result = df.groupby('group')['diff'].transform(pd.Series.mean)
print(result)
# 결과
# A 1.5
# B 3.5
apply 함수 사용 예시:
def g(df):
return (df['col2'] - df['col1']).mean()
result = df.groupby('group')['col1', 'col2'].apply(g)
print(result)
# 결과
# group
# A 1.5
# B 3.5
apply 함수는 새로운 열을 생성하는 데 유용하지만, transform 함수보다 느릴 수 있습니다. 따라서 단순히 계산만 필요한 경우 transform 함수를 사용하는 것이 좋습니다.
빨리 양모 러그에서 포도 주스 제거하는 방법
다음은 양모 러그에서 포도 주스 얼룩을 빨리 제거하는 방법입니다.
-
얼룩 제거 전 처리:
- 깨끗한 천으로 얼룩을 최대한 흡수합니다.
- 찬물로 얼룩을 적셔줍니다. (뜨거운 물은 얼룩을 더 깊숙이 스며들게 합니다.)
- 탄산수를 사용하여 얼룩을 더 흡수합니다.
-
얼룩 제거:
- 베이킹 소다를 뿌려 얼룩을 덮고 30분 정도 그대로 둡니다.
- 젖은 천으로 베이킹 소다를 닦아냅니다.
- 잔여 얼룩 제거를 위해 흰색 식초를 물에 섞어 희석한 용액을 사용합니다.
- 깨끗한 천으로 희석한 식초 용액을 닦아냅니다.
-
마무리:
- 깨끗한 물로 러그를 헹궈줍니다.
- 러그를 완전히 건조시킵니다.
주의 사항:
- 섬세한 러그의 경우, 위 방법을 사용하기 전에 러그 제조업체의 지침을 확인하십시오.
- 얼룩 제거 제품을 사용하기 전에 눈에 띄지 않는 곳에서 테스트하십시오.
팁:
- 얼룩 제거 과정에서 비누나 세제를 사용하지 마십시오. 오히려 얼룩을 더 심하게 만들 수 있습니다.
- 얼룩 제거 후 러그를 햇볕에 말리지 마십시오. 색이 바랜
예제 코드
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'A', 'B', 'B'], 'col1': [1, 2, 3, 4], 'col2': [5, 6, 7, 8]})
# 두 열을 뺀 새로운 열 생성
df['diff'] = df['col2'] - df['col1']
# 그룹별 평균 계산
result = df.groupby('group')['diff'].transform(pd.Series.mean)
print(result)
# 결과
# A 1.5
# B 3.5
def g(df):
return (df['col2'] - df['col1']).mean()
result = df.groupby('group')['col1', 'col2'].apply(g)
print(result)
# 결과
# group
# A 1.5
# B 3.5
참고:
- 위 코드는 두 열을 뺀 후 그룹별 평균을 계산하는 예시입니다.
transform함수는 새로운 열을 생성하지 않고 기존 열을 변환합니다.apply함수는 새로운 열을 생성할 수 있지만transform함수보다 느릴 수 있습니다.
대체 방법
NumPy 함수 사용
예시:
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'A', 'B', 'B'], 'col1': [1, 2, 3, 4], 'col2': [5, 6, 7, 8]})
# 두 열을 뺀 새로운 열 생성
df['diff'] = df['col2'] - df['col1']
# 그룹별 평균 계산
result = df.groupby('group')['diff'].apply(np.mean)
print(result)
# 결과
# A 1.5
# B 3.5
for 루프 사용
for 루프를 사용하여 직접 계산할 수도 있습니다.
df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'A', 'B', 'B'], 'col1': [1, 2, 3, 4], 'col2': [5, 6, 7, 8]})
groups = df['group'].unique()
results = {}
for group in groups:
df_group = df[df['group'] == group]
diff_mean = (df_group['col2'] - df_group['col1']).mean()
results[group] = diff_mean
print(results)
# 결과
# {'A': 1.5, 'B': 3.5}
lambda 함수 사용
lambda 함수를 사용하여 간결하게 코드를 작성할 수 있습니다.
df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'A', 'B', 'B'], 'col1': [1, 2, 3, 4], 'col2': [5, 6, 7, 8]})
result = df.groupby('group')['col1', 'col2'].apply(lambda x: (x['col2'] - x['col1']).mean())
print(result)
# 결과
# group
# A 1.5
# B 3.5
- NumPy 함수는 Pandas 함수보다 빠를 수 있습니다.
- for 루프는 가장 느리지만 가장 직관적입니다.
- lambda 함수는 간결하게 코드를 작성할 수 있지만 이해하기 어려울 수 있습니다.
python pandas
