列の追加（2）
iterrows()を使ってPandas DataFrameのすべての観測値を反復処理する方法は理解しやすいですが、あまり効率的ではありません。各反復で、新しいPandas Seriesを作成しているからです。
DataFrameに列を追加する際に、別の列に関数を呼び出して処理する場合、iterrows() メソッドとforループを組み合わせる方法は推奨される方法ではありません。代わりに、apply()を使いましょう。
bricsDataFrameで同じ結果を得るために、iterrows()を使ったバージョンとapply()を使ったバージョンを比較してみましょう。
for lab, row in brics.iterrows() :
brics.loc[lab, "name_length"] = len(row["country"])
brics["name_length"] = brics["country"].apply(len)
同じように、country列のすべての名前に対してupper()メソッドを呼び出すこともできます。ただし、upper()はメソッドなので、少し違うアプローチが必要です。
この演習はコースの一部です
Python中級
演習の手順
forループを、.apply(str.upper)を使った1行のコードに置き換えましょう。この呼び出しによって同じ結果が得られるはずです。国名を大文字に変換したものを含むCOUNTRY列が、carsに追加されます。- いつものように、
carsを出力して努力の成果を確認しましょう。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import cars data
import pandas as pd
cars = pd.read_csv('cars.csv', index_col = 0)
# Use .apply(str.upper)
for lab, row in cars.iterrows() :
cars.loc[lab, "COUNTRY"] = row["country"].upper()