[Python] Lambda를 이용한 Vectorized Methods

Lambda를 이용한 Vectorized Methods (벡터화 방법 이해하기)

Lambda란?

• lambda 인수:식 (예: lambda x: x >= 1 )
• lambda 식을 사용하면 간단한 식의 경우, 인수에 람다식을 그대로 넣어 가독성이 좋아지고 불필요한 함수 정의 없이 코드를 깔끔하게 할 수 있음
• Lambda Expression : https://docs.python.org/2/tutorial/controlflow.html#lambda-expressions

 

데이터 프레임 생성하기

from pandas import DataFrame, Series
import numpy as np

d = {'one': Series([1,2,3], index=['a','b','c']),
     'two': Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d'])}

df = DataFrame(d)
df

 

데이터프레임 각 열의 평균 구하기

# 각 열의 평균 구하기
df.apply(np.mean)

 

lambda 함수를 이용해 특정 행의 값이 1보다 크거나 같은지 확인

# lambda 함수를 이용해 각 행의 값이 1보다 크거나 같은지 연산
df['one'].map(lambda x: x>=1)

 

lambda를 이용해 각 행의 값이 1보다 크거나 같은지 모든 열을 확인

# lambda를 이용해 각 행의 값이 1보다 크거나 같은지, 모든 열을 확인
df.applymap(lambda x: x>=1)

 

< 예제1 > 각 국가의 동메달 수 평균 구하기

from pandas import DataFrame, Series
import numpy

def avg_medal_count():
    countries = ['Russian Fed.', 'Norway', 'Canada', 'United States',
                 'Netherlands', 'Germany', 'Switzerland', 'Belarus',
                 'Austria', 'France', 'Poland', 'China', 'Korea', 
                 'Sweden', 'Czech Republic', 'Slovenia', 'Japan',
                 'Finland', 'Great Britain', 'Ukraine', 'Slovakia',
                 'Italy', 'Latvia', 'Australia', 'Croatia', 'Kazakhstan']

    gold = [13, 11, 10, 9, 8, 8, 6, 5, 4, 4, 4, 3, 3, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]
    silver = [11, 5, 10, 7, 7, 6, 3, 0, 8, 4, 1, 4, 3, 7, 4, 2, 4, 3, 1, 0, 0, 2, 2, 2, 1, 0]
    bronze = [9, 10, 5, 12, 9, 5, 2, 1, 5, 7, 1, 2, 2, 6, 2, 4, 3, 1, 2, 1, 0, 6, 2, 1, 0, 1]
    
    olympic_medal_counts = {'country_name':Series(countries),
                            'gold': Series(gold),
                            'silver': Series(silver),
                            'bronze': Series(bronze)}
    df = DataFrame(olympic_medal_counts)
   
    at_least_one_gold = df[df['gold'] > 0]
    avg_bronze_at_least_one_gold = at_least_one_gold['bronze'].mean()
    
    return avg_bronze_at_least_one_gold

print (avg_medal_count())

실행결과 : 4.238095238095238

 

<예제 2 > 각 국가의 금메달, 은메달, 동메달 수 평균 구하기

import numpy
from pandas import DataFrame, Series


def avg_medal_count():
    countries = ['Russian Fed.', 'Norway', 'Canada', 'United States',
                 'Netherlands', 'Germany', 'Switzerland', 'Belarus',
                 'Austria', 'France', 'Poland', 'China', 'Korea', 
                 'Sweden', 'Czech Republic', 'Slovenia', 'Japan',
                 'Finland', 'Great Britain', 'Ukraine', 'Slovakia',
                 'Italy', 'Latvia', 'Australia', 'Croatia', 'Kazakhstan']

    gold = [13, 11, 10, 9, 8, 8, 6, 5, 4, 4, 4, 3, 3, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]
    silver = [11, 5, 10, 7, 7, 6, 3, 0, 8, 4, 1, 4, 3, 7, 4, 2, 4, 3, 1, 0, 0, 2, 2, 2, 1, 0]
    bronze = [9, 10, 5, 12, 9, 5, 2, 1, 5, 7, 1, 2, 2, 6, 2, 4, 3, 1, 2, 1, 0, 6, 2, 1, 0, 1]
    
    olympic_medal_counts = {'country_name':countries,
                            'gold': Series(gold),
                            'silver': Series(silver),
                            'bronze': Series(bronze)}    
    df = DataFrame(olympic_medal_counts)
    
    avg_medal_cnt = df[['gold','silver','bronze']].apply(numpy.mean)
      
    return avg_medal_cnt

print (avg_medal_count())

실행결과 :

gold 3.807692
silver 3.730769
bronze 3.807692
dtype: float64