applyの使い方　演習②

変数result_srの作成:
各科目の列（国語、 数学 、理科、社会）について 「勉強時間の合計 / 勉強した日数」 を計算して、結果のSeriesを変数result_srに格納してください。

import pandas as pd

# 科目ごとの勉強時間データの読み込み
df = pd.read_csv("dataset/exercise_study_log.csv", index_col="日付")
df

「勉強時間の合計 / 勉強した日数」を計算する関数では、引数で各列に相当するSeriesを受け取って、戻り値で計算結果を返すようにします。

def calc_mean(column):
    # 勉強時間の合計 / 勉強した日数を求める
    # 勉強時間の合計
    total = column.sum()
    # 勉強した日数
    n = len([x for x in column if x > 0])
    return total / n


# 関数を行方向に適用
result_sr = df.apply(calc_mean)
result_sr

Seriesの要素の合計はsum()で計算できるので、column.sum()で各科目の勉強時間の合計が求められます。
また勉強した日数は、0より大きい要素の数をカウントすることで計算できます。 [x for x in column if x > 0] は、リスト内包表記でcolumnから0より大きい要素だけを抽出したリストを作成しています。このリストの長さをlen()で求めることで、勉強した日数を得られます。

国語    18.50
数学    87.00
理科    33.25
社会    22.00
dtype: float64

apply模範解答では、calc_mean()内で「勉強した日数」をカウントする処理を次のように書きました。この方法では、0より大きい要素を抽出したリストを作成し、その長さを求めています。

# 勉強した日数
n = len([x for x in column if x > 0])

これは、次のように簡潔に書くことも可能です。

# 勉強した日数（別解）
n = (column > 0).sum()

column > 0 の結果は、columnに格納された列の各要素が0より大きいかどうか判定した結果（Series）になります。たとえばcolumnに列国語が渡された場合は次のようになります。

日付
2022/1/1     True
2022/1/2    False
2022/1/3     True
2022/1/4     True
2022/1/5     True
Name: 国語, dtype: bool

sum()はSeriesのメソッドで、Seriesの要素の合計を求めます。Trueは1、Falseは0として集計されるため、 (column > 0).sum()とすることで「0より大きい要素の個数を求める」処理となります。