DataFrame Index에 기능 적용

DataFrame Index에 기능 적용

---

Pandas의 인덱스에 함수를 적용하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까 DataFrame? 현재 저는이 장황한 접근 방식을 사용하고 있습니다.

pd.DataFrame({"Month": df.reset_index().Date.apply(foo)})

여기서은 Date색인 foo의 이름이고은 내가 적용하는 함수의 이름입니다.

---

HYRY 가 의견에서 이미 제안 했듯이 Series.map 은 여기로 이동하는 방법입니다. 결과 시리즈에 인덱스를 설정하기 만하면됩니다.

간단한 예 :

df = pd.DataFrame({'d': [1, 2, 3]}, index=['FOO', 'BAR', 'BAZ'])
df
        d
FOO     1
BAR     2
BAZ     3

df.index = df.index.map(str.lower)
df
        d
foo     1
bar     2
baz     3

색인! = 시리즈

@OP가 지적한대로. df.index.map(str.lower)호출은 NumPy와 배열을 반환합니다. 이는 데이터 프레임 인덱스 가 시리즈가 아닌 numpy 배열을 기반으로 하기 때문 입니다.

인덱스를 Series로 만드는 유일한 방법은 그것에서 Series를 만드는 것입니다.

pd.Series(df.index.map(str.lower))

경고

Index클래스는 이제 서브 클래스 StringAccessorMixin는 다음과 같이 위의 작업을 할 수있는 수단,

df.index.str.lower()

이것은 여전히 ​​Series가 아닌 Index 객체를 생성합니다.

---

인덱스에 "foo"함수를 적용하여 현재 DataFrame에서 열을 만들고 싶다고 가정합니다. 당신은 쓸 수 있습니다 ...

df['Month'] = df.index.map(foo)

시리즈 만 생성하려면 대신 할 수 있습니다.

pd.Series({x: foo(x) for x in foo.index})

---

많은 답변이 인덱스를 배열로 반환하고 있으며 인덱스 이름 등에 대한 정보를 잃어 버릴 수 pd.Series(index.map(myfunc), name=index.name)있습니다. MultiIndex에서도 작동하지 않습니다.

이 작업을 수행 한 방법은 "이름 바꾸기"를 사용하는 것입니다.

mix = pd.MultiIndex.from_tuples([[1, 'hi'], [2, 'there'], [3, 'dude']], names=['num', 'name'])
data = np.random.randn(3)
df = pd.Series(data, index=mix)
print(df)
num  name 
1    hi       1.249914
2    there   -0.414358
3    dude     0.987852
dtype: float64

# Define a few dictionaries to denote the mapping
rename_dict = {i: i*100 for i in df.index.get_level_values('num')}
rename_dict.update({i: i+'_yeah!' for i in df.index.get_level_values('name')})
df = df.rename(index=rename_dict)
print(df)
num  name       
100  hi_yeah!       1.249914
200  there_yeah!   -0.414358
300  dude_yeah!     0.987852
dtype: float64

이것에 대한 유일한 트릭은 당신의 인덱스가 다른 다중 인덱스 레벨과 함께 고유 한 레이블을 가져야한다는 것입니다.하지만 아마도 저보다 더 똑똑한 누군가가 그것을 극복하는 방법을 알고있을 것입니다. 내 목적을 위해 이것은 95 %의 시간 동안 작동합니다.

참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/20025325/apply-function-on-dataframe-index