[Python] lambda expression

29 Mar 2022 in DATA on Python, Python_Data, Pandas, Lmabda_expression

자주 안쓰면 헷갈리는 lambda_expression을 정리해두었다.

import pandas as pd

df = pd.read_csv("./data/titanic/train.csv")
df.head(3)

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S

apply lambda

일반 함수와 lambda 식 비교

def get_square(a):
    return a**2

print("3의 제곱 : ", get_square(4))

3의 제곱 :  16

lambda_square = lambda x : x**2
print("3의 제곱은 :", lambda_square(4))

3의 제곱은 : 16

Map함수와 사용

여러개의 인자를 받을 경우 map()함수와 함꼐 사용

a = [1,2,3]
squares = map(lambda x : x**2, a)
list(squares)

[1, 4, 9]

df["Name_len"] = df["Name"].apply(lambda x : len(x))
df[["Name_len", "Name"]].head(3)

	Name_len	Name
0	23	Braund, Mr. Owen Harris
1	51	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...
2	22	Heikkinen, Miss. Laina

lambda 조건식

elif는 지원하지 않음
원할 시 내포해서 써야함

df["Child_Adult"] = df["Age"].apply(lambda x : "Child" if x<=15 else "Adult")
df[["Child_Adult", "Age"]].head(4)

	Child_Adult	Age
0	Adult	22.0
1	Adult	38.0
2	Adult	26.0
3	Adult	35.0

df["Age_cat"] = df["Age"].apply(lambda x : "child" if x <10 else ("teenager" if x < 20 else "Adult"))
df[["Age_cat", "Age"]].head(10)

	Age_cat	Age
0	Adult	22.0
1	Adult	38.0
2	Adult	26.0
3	Adult	35.0
4	Adult	35.0
5	Adult	NaN
6	Adult	54.0
7	child	2.0
8	Adult	27.0
9	teenager	14.0

별도의 함수를 구성해서 사용하기

def get_age_cat(age):
    cat = ''
    if age <=5 : cat = "Baby"
    elif age <12 : cat = "Child"
    elif age <20 : cat = "Teenager"
    elif age <60 : cat = "Adult"
    else : cat = "Elderly"
    
    return cat

df["Age_cat"] = df["Age"].apply(lambda x : get_age_cat(x))
df[["Age_cat", "Age"]].head(10)

	Age_cat	Age
0	Adult	22.0
1	Adult	38.0
2	Adult	26.0
3	Adult	35.0
4	Adult	35.0
5	Elderly	NaN
6	Adult	54.0
7	Baby	2.0
8	Adult	27.0
9	Teenager	14.0