DataFrameに格納されているオブジェクトにアクセスしたいです。
mapとlambdaを使うことで、
DataFrame内のオブジェクトにアクセスすることができるぞ。
✔️ 本記事のテーマ
DataFrameオブジェクトにmapとlambdaでアクセスする方法
✔️ 読者さんへの前置きメッセージ
本記事は「DataFrameオブジェクトとmapとlambdaの使い方」について書いています。
この記事を読むことで
「mapとlambdaによってDataFrameオブジェクトの情報を取得する方法」
について理解できます。
DataFrameはデータ分析に使われるPandasライブラリのオブジェクトです。
DataFrameはmapとlambdaと組み合わせることで様々なデータを取得することができます。
本記事では、DataFrame, map, lambda を組み合わせる方法について解説します。
それでは、解説していきましょう。
DataFrameの構造
DataFrame は表形式でデータを保持します。
以下のように、各引数に list を渡すことで、表形式でデータを定義することができます。
import pandas as pd
class Person:
def __init__(self, name, age, height):
self.name = name
self.age = age
self.height = height
ids = [1, 2, 3, 4, 5]
names = ['太郎', '次郎', '三郎', '四郎', '五郎']
people = [
Person('太郎', 20, 165),
Person('次郎', 21, 170),
Person('三郎', 22, 175),
Person('四郎', 23, 180),
Person('五郎', 24, 185)
]
sample_df = pd.DataFrame(
{'id': ids, 'name': names, 'person': people}
)このようなコードを実行すると sample_df には下記画像のようなデータが格納されます。
people 列には Person オブジェクトが格納されています。
この記事では、この Person オブジェクトに対して、mapとlambdaで処理をかけていきます。
DataFrameとmapとlambdaを組み合わせる
では、DataFrameとmapとlambdaを組み合わせについて解説していきます。
例えば、
sample_df に格納されている Person オブジェクトの age の合計値を取得する
みたいなケースでDataFrameとmapとlambdaの組み合わせが使われます。
求めたい数字は 20 + 21 + 22 + 23 + 24 = 110 になります。
これをコードで算出すると以下のようになります。
sum_age = sample_df.person.map(lambda p: p.age).sum()
print(sum_age)
# 110
解説すると以下の書き方で書くことができます。
対象DataFrame.カラム名.map(lambda p: p.プロパティ名).sum()
この式で「対象DataFrame」の「カラム名」に格納されているオブジェクトの「プロパティ名」の「合計値」を算出することができます。
- 「対象DataFrame」
- 「カラム名」
- 「プロパティ名」
を変えることで様々な情報を取得することができます。
例えば、年齢ではなく身長の合計値を求めるなら以下のようなコードになります。
sum_height = sample_df.person.map(lambda p: p.height).sum()
print(sum_height)
# 875
ちなみに、最後の関数を mean() にすると合計値ではなく平均値を算出することができます。
sum_age = sample_df.person.map(lambda p: p.age).mean()
print(sum_age)
# 22.0
このように、DataFrameで大量のデータを保持しておくことで、
mapやlambdaを組み合わせることで様々な情報を取得することができます。
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