ここでは Python（NumPy / pandas） を例に、複数列に対して異なる計算をまとめて処理するテンプレートを紹介します。
Python (NumPy) 版
import numpy as np
# サンプルデータ（行: レコード、列: 項目）
data = np.array([
[10, 20, 30],
[40, 50, 60],
[70, 80, 90]
])
# 各列ごとに異なる計算を定義
# 例: 1列目→2倍, 2列目→平方, 3列目→10を引く
calc_funcs = [
lambda x: x * 2,
lambda x: x ** 2,
lambda x: x - 10
]
# 各列に適用
result = np.column_stack([func(data[:, i]) for i, func in enumerate(calc_funcs)])
print(result)
📌 出力例
[[ 20 400 20]
[ 80 2500 50]
[140 6400 80]]
Python (pandas) 版
import pandas as pd
# サンプルデータ
df = pd.DataFrame({
"A": [10, 40, 70],
"B": [20, 50, 80],
"C": [30, 60, 90]
})
# 各列ごとに異なる計算式を定義
calc_map = {
"A": lambda x: x * 2,
"B": lambda x: x ** 2,
"C": lambda x: x - 10
}
# 適用
for col, func in calc_map.items():
df[col] = df[col].apply(func)
print(df)
📌 出力例
A B C
0 20 400 20
1 80 2500 50
2 140 6400 80
テンプレのポイント
- 計算式を関数リストや辞書にまとめることで、列ごとに異なる処理を一括で適用できる
- NumPyなら高速なベクトル演算、pandasなら列名で管理しやすい
- Excelやスプレッドシートでも「配列数式」や「列ごとの関数適用」で同じ考え方が使える
