열 추가하기(2)

iterrows()를 사용해 Pandas DataFrame의 모든 관측값을 순회하는 방법은 이해하기는 쉽지만, 효율적이지 않습니다. 반복할 때마다 새로운 Pandas Series가 생성되기 때문입니다.

다른 열에 함수를 호출하여 DataFrame에 새 열을 추가하려는 경우, for 반복문과 iterrows()를 함께 사용하는 방식은 권장되지 않습니다. 대신 apply()를 사용하는 것이 좋습니다.

아래에서 iterrows() 방식과 apply() 방식으로 brics DataFrame에서 동일한 결과를 만드는 방법을 비교해 보세요.

for lab, row in brics.iterrows() :
    brics.loc[lab, "name_length"] = len(row["country"])

brics["name_length"] = brics["country"].apply(len)

country 열의 이름 전부에 upper() 메서드를 적용할 때도 비슷한 방식을 사용할 수 있습니다. 단, upper()는 메서드이므로 접근 방식이 약간 달라집니다.

for 반복문을 .apply(str.upper)를 사용하는 한 줄짜리 코드로 바꾸세요. 결과는 동일해야 합니다. 즉, COUNTRY에 국가 이름을 대문자로 변환한 cars 열이 추가되어야 합니다.
이번에도 cars를 출력해 여러분의 노력의 결과를 확인하세요.