Python 3でPandasデータフレームの2つの列に関数を適用する方法

Python 3でPandasデータフレームの2つの列に関数を適用する方法

PandasはPythonのデータ解析ライブラリであり、データを扱う際に非常に便利な機能を提供しています。データフレームを操作する際に、2つの列に関数を適用したい場合があります。これを実現する方法について、以下で詳しく説明します。

サンプルコード1: 列同士の加算

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 列Aと列Bを加算する関数を定義
def add_columns(row):
    return row['A'] + row['B']

# applyメソッドを使って関数を適用
df['C'] = df.apply(add_columns, axis=1)

print(df)

このサンプルコードでは、データフレームの列Aと列Bを加算して新しい列Cを作成しています。applyメソッドを使用して、add_columns関数を各行に適用しています。

サンプルコード2: 列同士の比較

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [3, 2, 1, 0]}
df = pd.DataFrame(data)

# 列Aと列Bを比較する関数を定義
def compare_columns(row):
    if row['A'] > row['B']:
        return 'A > B'
    elif row['A'] < row['B']:
        return 'A < B'
    else:
        return 'A = B'

# applyメソッドを使って関数を適用
df['Comparison'] = df.apply(compare_columns, axis=1)

print(df)

このサンプルコードでは、データフレームの列Aと列Bを比較して、比較結果を新しい列に格納しています。applyメソッドを使用して、compare_columns関数を各行に適用しています。

サンプルコード3: 列同士の文字列結合

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
data = {'A': ['apple', 'banana', 'cherry'],
        'B': ['orange', 'grape', 'kiwi']}
df = pd.DataFrame(data)

# 列Aと列Bの文字列を結合する関数を定義
def concat_columns(row):
    return row['A'] + ' & ' + row['B']

# applyメソッドを使って関数を適用
df['Concatenated'] = df.apply(concat_columns, axis=1)

print(df)

このサンプルコードでは、データフレームの列Aと列Bの文字列を結合して、新しい列に格納しています。applyメソッドを使用して、concat_columns関数を各行に適用しています。

以上がPython 3でPandasデータフレームの2つの列に関数を適用する方法についての説明とサンプルコードです。これらの例を参考にして、自分のデータフレームに適用する際に役立ててください。

Python 3では、Pandasライブラリを使用してデータフレームの2つの列に関数を適用することができます。これを行うには、applyメソッドを使用します。

例えば、データフレームdfがあり、列Aと列Bに関数funcを適用したい場合、以下のようにコードを書きます。

```python
import pandas as pd

def func(row):
return row['A'] + row['B']

df['新しい列'] = df.apply(func, axis=1)
```

このコードでは、func関数が各行の列Aと列Bの値を足し合わせ、新しい列にその結果を格納しています。axis=1は、各行に関数を適用することを示しています。

このようにして、Python 3でPandasデータフレームの2つの列に関数を適用する方法を実現することができます。