[pandas]데이터프레임 행 단위 연산 (apply, 조건에 맞게 처리,예외 처리)

데이터 프레임 A,B,C가 있음. 

C가 마스터 테이블 

C의 'p' 열, 'm' 열의 각 행의 값이 조건 

A,B 데이터 프레임의 열 이름이 C의 p열과 m열의 각 값과 일치할 경우 연산을 해야함 . 

 

이럴때는 apply함수를 쓰면 됨. 

apply에서 lambda 함수로 쓰기엔 함수가 길다 싶으면 위에 함수를 정의해주자. 

정의해준 함수 안에서 예외 처리 구문을 넣으면 해결!

def cond_mul_np(p,m):
  try:
    np_p = A.loc[:,[p]].to_numpy()
    np_m = B.loc[:,[m]].to_numpy()
    mul = np_p * np_m
    result = mul.sum()
  except:
    #  A or B 에서 C의 조건에 해당하는 열이 없는 경우 
    result = None
  return result
  
temp = C.copy()
score = temp.apply(lambda row: cond_mul_np(row['p'],
                                             row['m']), axis = 1)
scored_table = pd.concat([temp,score],axis=1)

print(scored_table)

 

데이터프레임에 for문 돌리는 대신 apply를 적극 활용하자.