파이썬(판다스)_apply, lambda, map을 활용해보자!

apply, lambda, map

 

[DataFrame 인덱싱]

	방법	내용
df[]	df['column']	해당 컬럼 인덱싱
	df['column', 'column']	해당 리스트의 컬럼 인덱싱
	df['row':'row']	첫번째 지정한 row부터 마지막으로 지정한 row까지 인덱싱
df.loc[]	df.loc[:, 'column']	모든 row의 해당 컬럼 인덱싱
	df.loc[:, ['column', 'column']]	모든 row의 해당 리스트의 컬럼 인덱싱
	df.loc[:, 'column':'column']	모든 row의 첫번째 지정한 column부터 마지막으로 지정한 column까지 인덱싱
df.iloc[]	df.iloc[인덱스값]	지정한 인덱스 값에 해당하는 row 및 column 인덱싱
	df.iloc[:, column의 인덱스 값]	모든 row의 해당 컬럼 인덱싱
	df.iloc[:, [column의 인덱스 값, column의 인덱스 값]]	모든 row의 해당 리스트의 컬럼 인덱싱
	df.iloc[:, column의 인덱스 값:column의 인덱스 값]	모든 row의 첫번째 지정한 column부터 마지막으로 지정한 column까지 인덱싱

[함수]

1. apply: 데이터프레임에 함수 적용(다중컬럼)

2. lambda: 함수를 한 줄로 표현하는 익명 함수

3. map: 각 요소에 특정한 함수를 적용시킬 때 사용하는 함수(단일컬럼)

 

Q. '성별' 컬럼의 '남자', '여자'를 각각 1,0으로 변경

Q. '성별' 컬럼의 '남자', '여자'를 각각 1,0으로 변경(함수 적용)

Q. '성별' 컬럼의 '남자', '여자'를 각각 1,0으로 변경(람다함수 적용)

Q. '성별' 컬럼의 '남자', '여자'를 각각 1,0으로 변경(map 적용)