【Pandas】apply メソッドの使い方

こんにちは、JS2IIUです、

Pandas の apply メソッドは、データフレームの列や行に対して関数を適用する際に非常に便利な機能です。この記事では、apply メソッドを使用した具体的なサンプルプログラムを解説し、その応用方法について説明します。今回もよろしくお願いします。

サンプルプログラム

以下は、apply メソッドを使用して、模擬試験の結果を基に偏差値を計算するプログラムです。

import pandas as pd

def hensachi(x, mean, std):
    """
    偏差値を計算する関数。引数として、対象となる値と、その列の平均と標準偏差を受け取る。
    """
    return (x - mean) / std * 10 + 50


# データの読み込み
url = 'https://raw.githubusercontent.com/JS2IIU-MH/Pandas_sampledata/refs/heads/main/data/exam_results.csv'
df = pd.read_csv(url)

# インデックス設定
df.set_index('Name', inplace=True)

# 各列の平均と標準偏差を計算
df_desc = df.describe()

# 偏差値を計算して新しい列を追加
for col in df_desc.columns:
    mean = df_desc.loc['mean', col]
    std = df_desc.loc['std', col]
    df[f'hensachi_{col}'] = df[col].apply(hensachi, mean=mean, std=std)

# 結果を表示
print(df)

各部分の詳細解説

1. データの読み込み

url = 'https://raw.githubusercontent.com/JS2IIU-MH/Pandas_sampledata/refs/heads/main/data/exam_results.csv'
df = pd.read_csv(url)

• 説明: サンプルデータは CSV ファイルとして GitHub 上に公開されており、pd.read_csv を使用して読み込みます。
• データ内容の例:

Pandas_sampledata/data/exam_results.csv at main · JS2IIU-MH/Pandas_sampledata

Sample data for Pandas demo programs. Contribute to JS2IIU-MH/Pandas_sampledata development by creating an account on GitHub.

github.com

2. インデックスの設定

df.set_index('Name', inplace=True)

• 説明: set_index()メソッドを使って生徒名をインデックスとして設定します。この操作により、各生徒の名前をデータフレームの行ラベルとして使用できるようになります。

3. 偏差値計算用の関数

def hensachi(x, mean, std):
    """
    偏差値を計算する関数。引数として、対象となる値と、その列の平均と標準偏差を受け取る。
    """
    return (x - mean) / std * 10 + 50

• 説明: 偏差値を計算するための関数を定義します。
• x: 偏差値を計算する対象のデータ。
• col: 対象となる列名。
• 計算式:

4. データフレームの統計情報

df_desc = df.describe()

• 説明: describe メソッドを使い、各列の統計情報（平均値、標準偏差など）を取得します。
• 結果の例:
  plaintext Math English Science mean 82.33 75.00 88.33 std 9.07 8.54 3.51

5. apply メソッドによる列単位の計算

# 偏差値を計算して新しい列を追加
for col in df_desc.columns:
    mean = df_desc.loc['mean', col]
    std = df_desc.loc['std', col]
    df[f'hensachi_{col}'] = df[col].apply(hensachi, mean=mean, std=std)

• 説明: 各列に対して偏差値を計算し、新しい列として追加します。
• apply(hensachi, mean=mean, std=std):
  • hensachi 関数を各セルに適用。
  • mean=meanとstd=std によって対象の列の平均値、標準偏差を指定。

6. 出力結果

最終的なデータフレームの出力例は次のようになります。

使いどころと注意点

• apply メソッドは、列や行方向に複雑な操作を適用したい場合に便利です。
• 注意: apply はループと似た動作をするため、非常に大規模なデータではパフォーマンスに影響が出る可能性があります。その場合は、NumPy などを使用したベクトル演算を検討してください。

参考リンク

Pandas の公式ドキュメント

• apply の公式説明
  URL: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.apply.html

関連記事

• Pandas apply の使い方 (Real Python)
  URL: https://realpython.com/pandas-apply/
• describe メソッドの解説
  URL: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.describe.html

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