[python] pandas Apply를 사용하여 함수를 한번에 적용하기

안녕하세요!

오늘은 Pandas의 apply 메서드를 사용하는 방법을 알아보도록 하겠습니다.

 

종종 pandas로 csv 파일을 열어 dataframe을 만들 때, 

각 행을 계산한다던가, 열을 계산하여야 할 때가 있습니다.

이때 pandas 의 apply 메서드를 사용하면 만들어 둔 함수를 간편하게 적용하여 계산이 가능합니다.

 

데이터 준비

데이터는 kaggle의 Lemonade-Orange-stand를 사용해 보겠습니다.

https://www.kaggle.com/datasets/adisak/lemonade-stand

Lemonade-Orange-stand

이 데이터는 각 날짜의 레몬, 오렌지 에이드 판매량을 보여주는 데이터셋입니다.

링크를 들어가서 Lemonade2016-2.csv 파일을 다운받아 줍니다.

그 후 csv파일을 아래와 같이 열어 줍니다.

import pandas as pd
df = pd.read_csv('Lemonade2016-2.csv')
df

각 컬럼의 의미는 다음과 같습니다.

Date: 날짜

Location: 판매장소(공원/해변가)

Lemon: 레몬에이드 판매량(잔)

Orange: 오렌지에이드 판매량(잔)

Temperature: 기온(화씨/ºF)

Leaflets: 배포한 전단지 수

Price: 가격($)

 

Series에서 apply 적용하기 - 1개의 인자를 전달받는 함수

현재 df에 있는 temperature은 화씨온도로 한국에서 쓰는 섭씨온도랑 단위가 다릅니다.

때문에 온도를 이해하기 쉽게 섭씨 온도로 바꿔주는 작업을 해보도록 하겠습니다.

 

화씨온도에서 섭씨온도로 변환하는 식은 아래와 같습니다.

°C = (°F−32)×5/9

이것을 'to_C'라는 함수로 만들어 보겠습니다.

#화씨->섭씨 함수
# (temperature - 32) * 5 / 9
def to_C(x):
    C = (x - 32) * 5 / 9
    # 소수 셋째자리에서 반올림
    C = round(C,2)
    return C

그리고 df에서 따로 날짜컬럼만 빼어서 apply 함수 적용 후 새로운 df열에 할당해 주도록 하겠습니다.

# 기온(temperature)을 섭씨(ºC)로 변환
temp = df['Temperature']
# apply 함수 적용 후 새로운 열에 섭씨온도 추가해 주기
df['temp_C'] = temp.apply(to_C)
df

 

오른쪽 맨 끝열에 섭씨 온도가 잘 추가되었습니다.

 

2개의 인자를 전달받는 함수 - 25센트짜리 레몬에이드 판매액을 구하기

이번에는 각 날짜의 레몬에이드 판매액이 얼마인지 apply를 사용해 구해보도록 하겠습니다.

레몬에이드 판매액은

 

레몬에이드 판매 수 x 가격

 

으로 구할 수 있습니다.

이번에는 레몬에이드가 25센트일때의 그날의 판매액을 구하는 것이므로

먼저 레몬에이드가 25센트인 날만 필터링하여줍니다.

# price가 0.25인것만 필터링
cent_25 = df[df['Price'] == 0.25]
cent_25

 이렇게 25센트인 날만 추출이 완료되었습니다.

 

 

그 후, 판매액을 구하는 함수를 만들어 apply로 적용해 줍니다.

 

apply 적용 시 Lemon열에서 적용하여 줍니다. price는 0.25로 모든 열이 같으므로

price 인자를 전달할 때 price=0.25로 고정하여 줍니다.

#판매액 을 구하는 함수
def lemon_money(x, price):
    total = x * price
    return total
cent_25['Lemon'].apply(lemon_money,price=0.25)

이렇게 판매액 계산이 완료되었습니다.

 

Dataframe에서 apply 적용하기 - 3개의 인자를 입력받아 계산하는 경우

이번에는 레몬 에이드와 오렌지 에이드 판매량을 합쳐 각 날짜의 총 판매액을 구해보도록 하겠습니다.

이것을 함수로 작성한다면 일반적인 경우는 아래와 같이 작성할 것 입니다.

 

(레몬에이드 판매량 +오렌지에이드 판매량) *가격

def total(x,y,price):
    total_money = (x+y)*price
    return total_money

하지만 dataframe에 apply를 적용할 때는 행 단위 또는 열 단위로만 값을 입력받기 때문에,

위의 함수식을 한개의 인자를 받는 함수로 바꾸어야 합니다.

그 후 이 함수식 안에서 3개의 인자를 생성하는 방향으로 함수를 수정하겠습니다.

 

이 때, df에서 사용하는 값이 각 행의 'Lemon', 'Orange', 'Price' 컬럼 이므로 

이를 각각 함수 내에서 x,y,price라는 변수 생성후 열 번호로 할당을 해주도록 하겠습니다.

 

각 컬럼의 위치와 인덱스를 아래와 같이 확인하여 줍니다.

#컬럼확인
df.columns​

#컬럼 번호 확인
for itr,i in enumerate(df.columns):
    print(itr,' : ',i)

그 후 함수를 한 개의 인자값을 받는 함수로 수정하여 줍니다.

# 1개의 인자값을 가지는 함수로 변경
# x=레몬에이드,y=오렌지에이드,price=가격 각각 열 위치로 변수 할당
def total(col):
    x = col[2] #Lemon
    y = col[3] #Orange
    price = col[6] #Price
    total_money = (x+y)*price
    return total_money

마지막으로, apply를 사용하여 해당 함수를 적용하여 줍니다.

각 열을 인자값으로 사용하므로 axis=1로 설정해 줍니다.(axis=0은 행방향)

#df에 적용하여 리턴값 새 열에 할당
# 열 기준이므로 axis = 1
df['total'] = df.apply(total,axis=1)
df​

이렇게 total 열에 총 판매액 계산이 잘 되었습니다.

 

전체 코드

import pandas as pd

df = pd.read_csv('Lemonade2016-2.csv')

# 기온(temperature)을 섭씨(ºC)로 변환
temp = df['Temperature']

#화씨->섭씨 함수
# (temperature - 32) * 5 / 9
def to_C(x):
    C = (x - 32) * 5 / 9
    # 소수 셋째자리에서 반올림
    C = round(C,2)
    return C
    
# apply 함수 적용 후 새로운 열에 섭씨온도 추가해 주기
df['temp_C'] = temp.apply(to_C)

# price가 0.25인것만 필터링
cent_25 = df[df['Price'] == 0.25]

#판매액 을 구하는 함수
def lemon_money(x, price):
    total = x * price
    return total
cent_25['Lemon'].apply(lemon_money,price=0.25)

#컬럼확인
df.columns
#컬럼 번호 확인
for itr,i in enumerate(df.columns):
    print(itr,' : ',i)

# 1개의 인자값을 가지는 함수로 변경
# x=레몬에이드,y=오렌지에이드,price=가격 각각 열 위치로 변수 할당
def total(col):
    x = col[2] #Lemon
    y = col[3] #Orange
    price = col[6] #Price
    total_money = (x+y)*price
    return total_money
    
#df에 적용하여 리턴값 새 열에 할당
# 열 기준이므로 axis = 1
df['total'] = df.apply(total,axis=1)
df

코드파일

apply_practice.ipynb

0.06MB

 

참고자료

Do it! 데이터 분석을 위한 판다스 입문

 

마무리

apply는 활용도가 높은 메서드 입니다. 유용히 사용하셨으면 좋겠습니다 ㅎㅎ

 

+ Blogspot 블로그도 개설하였습니다!

종종 방문해 주시면 좋겠습니다 ㅎㅎ

https://wonhwa1.blogspot.com/2022/10/python-pandas-apply.html

[python] pandas Apply를 사용하여 함수를 한번에 적용하기