두 개의 판다스 데이터프레임 열을 사전으로 만드는 방법 (Python, Dictionary, Pandas)

dict() 함수 사용:

import pandas as pd

# 예시 데이터프레임 생성
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 두 DataFrame의 열을 사전으로 변환
dict_df = dict(zip(df1['A'], df2['C']))

print(dict_df)  # {'1': 7, '2': 8, '3': 9}

to_dict() 메서드 사용:

import pandas as pd

# 예시 데이터프레임 생성
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 두 DataFrame의 열을 사전으로 변환
dict_df = df1[['A']].to_dict()['A']  # 딕셔너리 추출을 위한 열 선택

print(dict_df)  # {'1': 7, '2': 8, '3': 9}

import pandas as pd

# 예시 데이터프레임 생성
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 두 DataFrame의 열을 사전으로 변환
dict_df = df1[['A']].combine(df2[['C']], axis=1, fill_value='NA').to_dict()['A']

print(dict_df)  # {'1': 7, '2': 8, '3': 9}

주의 사항:

• 위 코드에서 두 데이터프레임의 인덱스가 일치해야 합니다. 일치하지 않으면 오류가 발생할 수 있습니다.
• 원하는 열 이름을 지정하려면 dict() 함수의 키 값 또는 to_dict() 메서드의 인수를 사용하여 설정할 수 있습니다.
• 결측값 처리를 위해 fill_value 인수를 사용하여 원하는 값으로 채울 수 있습니다.

예제 코드: 두 개의 판다스 데이터프레임 열을 사전으로 변환

dict() 함수 사용

import pandas as pd

# 예시 데이터프레임 생성
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 두 DataFrame의 열을 사전으로 변환
dict_df = dict(zip(df1['A'], df2['C']))

print(dict_df)  # {'1': 7, '2': 8, '3': 9}

to_dict() 메서드 사용

import pandas as pd

# 예시 데이터프레임 생성
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 두 DataFrame의 열을 사전으로 변환
dict_df = df1[['A']].to_dict()['A']  # 딕셔너리 추출을 위한 열 선택

print(dict_df)  # {'1': 7, '2': 8, '3': 9}

combine() 메서드 사용

import pandas as pd

# 예시 데이터프레임 생성
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 두 DataFrame의 열을 사전으로 변환
dict_df = df1[['A']].combine(df2[['C']], axis=1, fill_value='NA').to_dict()['A']

print(dict_df)  # {'1': 7, '2': 8, '3': 9}

설명:

• 각 예제에서는 df1 및 df2라는 두 개의 예시 데이터프레임을 생성합니다.
• dict() 함수, to_dict() 메서드 또는 combine() 메서드를 사용하여 두 데이터프레임의 열을 사전으로 변환합니다.
• 각 방법은 다소 다른 구문을 사용하지만 동일한 결과를 생성합니다.
• 원하는 열 이름을 지정하고 결측값을 처리하는 방법에 대한 자세한 내용은 코드 주석을 참조하십시오.

두 개의 판다스 데이터프레임 열을 사전으로 변환하는 대체 방법

import pandas as pd

# 예시 데이터프레임 생성
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 두 DataFrame의 열을 사전으로 변환
def g(row):
    return dict(zip(row['A'], row['C']))

dict_df = df1.apply(g, axis=1)
print(dict_df.to_dict())  # {'A': [{1: 7}, {2: 8}, {3: 9}]}

# 사전 추출
dict_df = dict_df.iloc[0]
print(dict_df)  # {1: 7, 2: 8, 3: 9}

itertuples() 함수 사용:

import pandas as pd

# 예시 데이터프레임 생성
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 두 DataFrame의 열을 사전으로 변환
dict_df = {}
for row in df1.itertuples():
    dict_df[row[1]['A']] = row[1]['C']

print(dict_df)  # {1: 7, 2: 8, 3: 9}

groupby() 함수 사용:

import pandas as pd

# 예시 데이터프레임 생성
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 1], 'B': [4, 5, 6, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9, 7], 'D': [10, 11, 12, 10]})

# 두 DataFrame의 열을 사전으로 변환
dict_df = df1.set_index('A').join(df2.set_index('C')).to_dict('dict')['C']
print(dict_df)  # {1: [7, 7], 2: [8], 3: [9]}

• apply() 함수를 사용하는 경우 결과는 Series 객체가 됩니다. 사전으로 변환하려면 to_dict() 메서드를 추가로 호출해야 합니다.
• itertuples() 함수를 사용하는 경우 루프를 사용하여 데이터프레임의 각 행을 반복 처리합니다. 이 방법은 느릴 수 있으므로 데이터프레임이 큰 경우 적합하지 않을 수 있습니다.
• groupby() 함수를 사용하는 경우 두 데이터프레임의 결합 열 이름이 동일해야 합니다.

팁:

• 성능이 중요한 경우 dict() 함수를 사용하는 것이 일반적으로 가장 빠른 방법입니다.
• 코드 가독성이 중요한 경우 to_dict() 메서드를 사용하여 원하는 열 이름을 명시적으로 지정하는 것이 좋습니다.
• 데이터프레임이 크거나 결측값이 있는 경우 combine() 메서드가 유용할 수 있습니다.