データフレームにテーブル単位のパイプ関数を適用するPythonプログラムの作成方法

pandasのDataFrameに対して、テーブル単位（表全体）の関数を一括で適用したいケースはよくあります。そんなときに便利なのが pipe() メソッドです。DataFrame全体をそのまま関数へ渡して処理できます。

たとえば、あるデータフレームに対してテーブル単位の関数を適用すると、結果は以下のようになります。

Table wise function:
   Id  Mark
0  6.0 85.0
1  7.0 95.0
2  8.0 75.0
3  9.0 90.0
4 10.0 95.0

解決策

この問題を解くには、以下の手順に従います。

• データフレームを定義する

• 2つの引数を受け取り、(a+b/2) を返すユーザー定義関数 avg を作成する。定義は以下の通りです。

def avg(a,b):
   return (a+b/2)

• pipe() 関数を適用してテーブル単位の処理を実行します。第1引数に avg()、第2引数に 10 を渡して呼び出します。これにより、データフレーム内のすべての値に対して「元の値 ＋ 10÷2」が計算されます。

df.pipe(avg,10)

例

理解を深めるために、以下のコードを確認してみましょう。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Id':[1,2,3,4,5],'Mark':[80,90,70,85,90]})
print("DataFrame is:\n",df)
print("Table wise function:")
def avg(a,b):
   return (a+b/2)
print(df.pipe(avg,10))

出力

DataFrame is:
 Id Mark
0 1  80
1 2  90
2 3  70
3 4  85
4 5  90
Table wise function:
   Id  Mark
0  6.0 85.0
1  7.0 95.0
2  8.0 75.0
3  9.0 90.0
4 10.0 95.0