[Pandas] lambda, map, apply

lambda()

lambda 함수는 함수의 선언과 함수 내의 처리를 한 줄로 변환하는 식

lambda_square = lambda x : x ** 2

lambde_square(6)
--------------------------------------
#result 
36

 

map()

lambda 식을 이용할 때, 인자 값이 여러개일 경우 map()함수를 결합하여 사용

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
squares = map(lambda x : x ** 2, a)

list(squares)
---------------------------------------
# result
[1, 4, 9, 16, 25]

 

 

apply()

행 단위로 연산할 때, apply() 함수 사용

예시) titanic 데이터에서 Name 데이터의 Name 길이를 계산하여 Name_len이라는 칼럼 추가

titanic_df['Name_len'] = titanic_df['Name'].apply(lambda x : len(x))
titanic_df.head(3)

 

 

예시 ) 나이에 따라 카테고리 분류 하기

나이별로 카테고리 구분하는 함수 생성

def get_category(age):
    cat = ''
    if age <= 5: cat = 'Baby'
    elif age <= 12: cat = 'Child'
    elif age <= 18: cat = 'Teenager'
    elif age <= 25: cat = 'Student'
    elif age <= 35: cat = 'Young Adult'
    elif age <= 60: cat = 'Adult'
    else : cat = 'Elderly'
    
    return cat

 

titanic_df의 Age 칼럼에  위의 함수 apply

titanic_df['Age_cat'] = titanic_df['Age'].apply(lambda x : get_category(x))
titanic_df.head(3)