Python Pandas에서 Series에 인수가 있는 함수 적용하기: 심층 가이드

2024-07-27

이 포스팅에서는 Pandas 라이브러리의 apply 함수를 사용하여 Series에 인수가 있는 함수를 적용하는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 먼저 apply 함수의 기본 구조와 작동 방식을 이해하고, 이어서 인수 전달 방법, 인덱스 활용, lambda 함수 사용, map 함수와의 비교 등 다양한 고급 주제를 다룰 것입니다. 실제 코드 예시와 함께 명확한 설명을 통해 Pandas에서 Series에 함수를 효율적으로 적용하는 데 필요한 모든 지식을 제공합니다.

apply 함수 기본

apply 함수는 Pandas Series 또는 DataFrame에 함수를 적용하는 강력한 도구입니다. 이 함수는 Series의 각 원소에 함수를 순환적으로 적용하여 새로운 Series 또는 DataFrame을 반환합니다.

기본 구조:

series.apply(func)

series: 함수를 적용할 Series
func: Series의 각 원소에 적용할 함수

함수 반환 형식:

func가 스칼라 값을 반환하는 경우: 새로운 Series (각 원소는 func의 반환값)
func가 벡터 값을 반환하는 경우: 새로운 DataFrame (각 열은 func의 반환값 벡터)

인수 전달하기

apply 함수는 args 키워드 인수를 통해 함수에 추가 인수를 전달할 수 있습니다. 이 인수는 Series의 각 원소와 함께 함수에 전달됩니다.

def my_func(x, y):
  return x * y

series.apply(my_func, args=(2,))

args=(2,): my_func에 y 값으로 2를 전달

인덱스 활용

apply 함수는 기본적으로 Series의 인덱스를 함수에 전달하지 않습니다. 인덱스를 함수에 활용하려면 axis 키워드 인수를 사용해야 합니다.

def my_func(x, index):
  return x + index

series.apply(my_func, axis=1)

axis=1: 인덱스를 my_func의 두 번째 인수로 전달

Lambda 함수 사용

apply 함수와 함께 간단한 함수를 정의할 때는 익명 함수인 lambda 함수를 사용하는 것이 편리합니다.

series.apply(lambda x: x * 2)

lambda x: x * 2: Series의 각 원소에 2를 곱하는 익명 함수

map 함수와 비교

map 함수는 apply 함수와 유사한 기능을 제공하지만, 몇 가지 주요 차이점이 있습니다.

map 함수는 스칼라 값만 반환하는 함수에만 사용 가능합니다.
map 함수는 인덱스를 함수에 전달하지 않습니다.
map 함수는 apply 함수보다 느릴 수 있습니다.

실제 코드 예시

다음은 Pandas에서 Series에 인수가 있는 함수를 적용하는 방법을 보여주는 실제 코드 예시입니다.

import pandas as pd

# 시리즈 생성
data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}
series = pd.Series(data)

# 1. 각 원소에 제곱 연산 적용
def square(x):
  return x ** 2

result = series.apply(square)
print(result)

# 2. 'b' 열 값을 사용하여 새로운 열 생성
def multiply(x, b_value):
  return x * b_value

result = series.apply(multiply, args=(series['b'],))
print(result)

# 3. 인덱스를 사용하여 새로운 열 생성
def add_index(x, index):
  return x + index

result = series.apply(add_index, axis=1)
print(result)

# 4. Lambda 함수 사용하여 데이터 변환
result = series.apply(lambda x: x if x > 2 else 0)
print(result)

예제 코드: Pandas에서 Series에 인수가 있는 함수 적용

각 원소에 제곱 연산 적용

import pandas as pd

# 시리즈 생성
data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}
series = pd.Series(data)

# 함수 정의
def square(x):
  return x ** 2

# apply 함수 사용
result = series.apply(square)

# 결과 출력
print(result)

출력:

a    1
b    9
c   25
dtype: int64

설명:

square 함수는 입력 값을 제곱하여 반환합니다.
apply 함수는 square 함수를 Series의 각 원소에 순환적으로 적용하여 새로운 Series를 생성합니다.
결과 Series는 각 원소가 제곱된 값으로 구성됩니다.

'b' 열 값을 사용하여 새로운 열 생성

import pandas as pd

# 시리즈 생성
data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}
series = pd.Series(data)

# 함수 정의
def multiply(x, b_value):
  return x * b_value

# apply 함수 사용, args 키워드 인수 사용
result = series.apply(multiply, args=(series['b'],))

# 결과 출력
print(result)

a    4
b   15
c   18
dtype: int64

multiply 함수는 첫 번째 인수를 b_value와 곱하여 반환합니다.
args 키워드 인수를 사용하여 series['b'] (열 'b'의 값)을 multiply 함수의 b_value 인수로 전달합니다.
결과 Series는 'a' 열 값과 'b' 열 값을 곱한 값으로 구성됩니다.

인덱스를 사용하여 새로운 열 생성

import pandas as pd

# 시리즈 생성
data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}
series = pd.Series(data)

# 함수 정의
def add_index(x, index):
  return x + index

# apply 함수 사용, axis 키워드 인수 사용
result = series.apply(add_index, axis=1)

# 결과 출력
print(result)

add_index 함수는 첫 번째 인수에 인덱스 값을 더하여 반환합니다.
axis=1 키워드 인수를 사용하여 인덱스를 add_index 함수의 두 번째 인수로 전달합니다.
apply 함수는 add_index 함수를 Series의 각 행에 인덱스와 함께 적용하여 새로운 DataFrame을 생성합니다.
결과 DataFrame은 원래 Series의 열에 'a'와 'b'라는 새로운 열이 추가됩니다.
새로운 열 'a'는 원래 'a' 열 값 그대로이고, 새로운 열 'b'는 'a' 열 값에 인덱스 값을 더한 값으로 구성됩니다.

Lambda 함수 사용하여 데이터 변환

import pandas as pd

# 시리즈 생성
data = {'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [5, 6, 7, 8]}
series = pd.Series(data)

# lambda 함수 사용
result = series.apply(lambda x: x if x > 2 else 0)

# 결과 출력
print(result)

0    3
1    3
2    0
3    0
dtype: int64

Pandas Series에 함수 적용: 대체 방법 및 고급 활용

map 함수:

apply 함수와 유사한 기능을 제공하지만, 스칼라 값을 반환하는 함수에만 사용 가능합니다.
apply 함수보다 간단하고 빠른 경우가 많습니다.

import pandas as pd

# 시리즈 생성
data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}
series = pd.Series(data)

# 제곱 연산
result = series.map(lambda x: x ** 2)
print(result)

# 3보다 큰 값만 출력
result = series.map(lambda x: x if x > 3 else 0)
print(result)

벡터화된 연산:

Pandas Series는 NumPy 배열과 유사한 연산을 지원합니다.
+, -, *, / 등의 연산자를 직접 사용하여 연산을 수행할 수 있습니다.
인덱스를 활용한 연산도 가능합니다.

import pandas as pd

# 시리즈 생성
data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}
series = pd.Series(data)

# 제곱 연산
result = series ** 2
print(result)

# 'b' 열 값을 사용하여 새로운 열 생성
result = series * series['b']
print(result)

groupby 객체 활용:

groupby 객체를 사용하여 그룹별로 함수를 적용할 수 있습니다.
각 그룹에 대해 별도의 함수를 적용하거나, 동일한 함수를 적용할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 시리즈 생성
data = {'fruit': ['apple', 'banana', 'orange', 'apple'],
        'price': [1.5, 2.3, 3.2, 1.5]}
series = pd.Series(data)

# 과일 종류별 평균 가격 계산
def avg_price(fruit_data):
  return fruit_data['price'].mean()

result = series.groupby('fruit').apply(avg_price)
print(result)