【python】pandas総まとめ（apply / concat） #Python

はじめに

バージョン
- Python: 3.6.8
- pandas: 1.1.5

　Pandasは、Pythonでデータ分析を行うためのライブラリです。複数のデータに処理を行いたい場合、
for文で書くことが多いと思いますが、pandasで一度DataFrame（表みたいなもの）に変換してから処理を
行うようにすると、シンプルにコードが書けるようになります。

サンプルデータ

　まずは以下をサンプルデータとします。列col_aとcol_bがあり、行ごとの計算結果を出力します。

import pandas as pd


df = pd.DataFrame(
    data=[[1, 2], [3, 4], [5, 6]],
    columns=["col_a", "col_b"],
)

DataFrameとしては以下のようになっています。

	col_a	col_b
0	1	2
1	3	4
2	5	6

1列のデータをもとに新たな1列を追加（lambdaを使用）

　列col_aの値を2倍した結果を、新たな列a*2に出力します。df["col_a"] の部分で列col_aを抽出し、
lambda関数内の変数x（文字は任意）に適用させます。計算結果は新しい列a*2に出力されます。

df["a*2"] = df["col_a"].apply(lambda x: x * 2)

DataFrameとしては以下のようになっています。

	col_a	col_b	a*2
0	1	2	2
1	3	4	6
2	5	6	10

1列のデータをもとに新たな1列を追加（関数を使用）

　ここでも列col_aの値を2倍した結果を、新たな列a*2に出力します。（出力結果は1つ前と同じなので省略）
1つ前ではlambdaを使用しましたが、ここでは関数value_multipicationを使います。
この関数は、引数として渡された2つの値の積を出力します。

パターン1
- 1つ前でlambdaを使った場合と似ていると思います。
パターン2
- lambdaを使わない場合の書き方です。このように書くと、関数value_multipicationの
  第1引数に列col_aの値が自動的に代入されます。第2引数は関数で使っている変数名と値を
  記載（value_2=2の部分）する必要があるので注意が必要です

def value_multipication(value_1, value_2):
    return value_1 * value_2

df["a*2"] = df["col_a"].apply(lambda x: value_multipication(x, 2))    # パターン1
df["a*2"] = df["col_a"].apply(value_multipication, value_2=2)         # パターン2

2列のデータをもとに新たな1列を追加

　ここでは列col_aとcol_bの積を、新たな列a*bに出力します。
2列以上のデータを使用する場合は、df.applyのように列名を記載しません。その代わりに、
lambda関数内で列名を指定します。また、axis=1と書くことで、applyを行方向に適用する
ことを宣言する必要があります。

df["a*b"] = df.apply(lambda x: x["col_a"] * x["col_b"], axis=1)

DataFrameとしては以下のようになっています。

	col_a	col_b	a*b
0	1	2	2
1	3	4	12
2	5	6	30

2列のデータをもとに新たな2列を追加

　ここでは列col_aとcol_bの2倍の値を、それぞれ新たな列a*2とb*2に出力します。
複数列を出力（今回は2列）する場合は、apply内の計算結果をリストにして、要素数は
出力する列数と同じにします。さらに、result_type="expand"を追加することで、
リストが展開されて新たな列が作成されます。
なお、axis=1がないとresult_type="expand"が使えないので注意が必要です。

df[["a*2", "b*2"]] = df.apply(
    lambda x: [x["col_a"] * 2, x["col_b"] * 2], axis=1, result_type="expand"
)

DataFrameとしては以下のようになっています。

	col_a	col_b	a*2	b*2
0	1	2	2	4
1	3	4	6	8
2	5	6	10	12

最終行に列ごとの合計値を追加

　ここでは、最終行に列ごとの合計値を追加します。
concatを使い、もともとのDataFrame（df）と列ごとの合計値のDataFrameを結合させます。

df_new = pd.concat([df,pd.DataFrame(df.sum(), columns=["result"]).T])

DataFrameとしては以下のようになっています。

	col_a	col_b
0	1	2
1	3	4
2	5	6
result	9	12

列ごとの合計値のDataFrameを作成する部分を詳しく見ていきます。
以下のように列ごとの合計値を出力すると、結合させたいDataFrame（df）に対して行と列が
逆になっていることがわかります。

pd.DataFrame(df.sum(), columns=["result"])

	result
col_a	9
col_b	12

そこで、DataFrameに対してT（transpose）を追加することによって、行と列を入れ替えることができます。
この状態であれば、もともとのDataFrame（df）と結合することが可能です。

pd.DataFrame(df.sum(), columns=["result"]).T

	col_a	col_b
result	9	12

参考

pandas.DataFrame.apply — pandas 1.3.4 documentation
pandas.DataFrame.transpose — pandas 1.3.4 documentation

【python】pandas総まとめ（apply / concat）

はじめに

サンプルデータ

1列のデータをもとに新たな1列を追加（lambdaを使用）

1列のデータをもとに新たな1列を追加（関数を使用）

2列のデータをもとに新たな1列を追加

2列のデータをもとに新たな2列を追加

最終行に列ごとの合計値を追加

参考

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