[TIL]본캠프 13일차

• apply() 메서드
  • 객체의 열 또는 행에 대해 함수를 적용하게 해주는 메서드
  • 적용 방식: result=df.apply(func,axis=0,raw=False,result_type=None,*args=(),**kwds)
  • func: 적용할 함수를 입력
  • axis: 함수를 적용할 축을 지정(0이나 index=열에 따라 적용, 1이나 column: 행에 따라 적용,기본값:0)
  • raw: False가 기본값이며 각 행이나 열을 함수로 적용하기 전에 Series로 바꿈, True인 경우 ndarray 객체로 입력
  • result_type: reduce, broadcast, expand의 세가지 타입을 가지며 출력되는 데이터 타입을 조절
  • *args: 함수에 입력되는 위치 입력변수(iterable한 자료형-리스트, 튜플 등)
  • **kwds: 함수에 입력되는 키워드 입력변수(키워드에 입력될 입력값의 mapping)

#apply 메서드 예시(lambda 사용)

survival_ratio=df.groupby('Sex',as_index=False)['Survived']\
                  .apply(lambda x: sum(x)/len(x)*100).round(2).sort_values('Sex')

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파이썬 과제가 생각보다 오래 걸린다....

이틀째 보고 있는데 마무리가 안되서 내일도 봐야할 듯!!!!

5월 시작!!!!!