Python, List, Numpy를 사용하여 리스트를 기반으로 다른 리스트 필터링하기

2024-07-27

리스트 기반 필터링 기본 방법

가장 기본적인 방법은 list comprehension을 사용하는 것입니다. 예를 들어, 다음 코드는 numbers 리스트에서 is_even 리스트의 각 값이 True인 경우 해당 값만 선택하여 새로운 리스트 even_numbers를 생성합니다.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
is_even = [False, True, False, True, False, True]
even_numbers = [n for n, is_even in zip(numbers, is_even) if is_even]
print(even_numbers)  # 출력: [2, 4, 6]

Numpy를 사용한 효율적인 필터링

만약 리스트가 매우 크거나 속도가 중요한 경우 numpy 라이브러리를 사용하면 더욱 효율적으로 처리할 수 있습니다. 다음 코드는 numpy.array를 사용하여 리스트를 NumPy 배열로 변환하고, numpy.where 함수를 사용하여 필터링 조건에 맞는 값들을 추출합니다.

import numpy as np

numbers = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
is_even = np.array([False, True, False, True, False, True])
even_numbers = numbers[is_even]
print(even_numbers)  # 출력: [2 4 6]

사용자 정의 함수 활용

필터링 조건이 더욱 복잡하거나 특정 로직을 따르는 경우, 사용자 정의 함수를 활용하는 방법도 있습니다. 다음 코드는 is_even 함수를 정의하여 짝수만 선택하도록 했습니다.

def is_even(x):
  return x % 2 == 0

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
even_numbers = [n for n in numbers if is_even(n)]
print(even_numbers)  # 출력: [2, 4, 6]

추가 활용

위의 코드에서 is_even 함수는 예시이며, 실제 상황에 맞게 조건을 변경해야 합니다.
any() 및 all() 함수를 활용하여 여러 조건을 동시에 검사할 수 있습니다.
Pandas 라이브러리를 사용하면 데이터프레임 기반의 효율적인 필터링 및 분석이 가능합니다.

예제 코드: 리스트 기반 필터링

리스트 comprehension 활용

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
is_odd = [False, True, False, True, False, True, False, True, False, True]

# 홀수만 선택하여 새로운 리스트 `odd_numbers` 생성
odd_numbers = [n for n, is_odd in zip(numbers, is_odd) if is_odd]
print(odd_numbers)  # 출력: [1, 3, 5, 7, 9]

NumPy 활용

import numpy as np

numbers = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
is_prime = np.array([False, True, False, True, False, True, False, True, False, False])

# 소수만 선택하여 새로운 NumPy 배열 `prime_numbers` 생성
prime_numbers = numbers[is_prime]
print(prime_numbers)  # 출력: [2 3 5 7]

사용자 정의 함수 활용

def is_divisible_by_3(x):
  return x % 3 == 0

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 3의 배수만 선택하여 새로운 리스트 `divisible_by_3_numbers` 생성
divisible_by_3_numbers = [n for n in numbers if is_divisible_by_3(n)]
print(divisible_by_3_numbers)  # 출력: [3, 6, 9]

Pandas 활용 (추가)

import pandas as pd

# Pandas DataFrame으로 데이터 변환
data = {'numbers': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
        'is_even': [False, True, False, True, False, True, False, True, False, True]}
df = pd.DataFrame(data)

# 'is_even' 열이 True인 행만 선택하여 새로운 DataFrame `even_df` 생성
even_df = df[df['is_even'] == True]
print(even_df)  # 출력:      numbers  is_even
                         1     2    True
                         3     4    True
                         5     6    True
                         7     8    True
                         9    10   True

주의:

위 코드는 예시이며, 실제 상황에 맞게 데이터 및 조건을 변경해야 합니다.

Python 리스트 필터링: 대체 방법 및 고급 기법

for 루프와 조건문 사용:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
even_numbers = []

for n in numbers:
  if n % 2 == 0:
    even_numbers.append(n)

print(even_numbers)  # 출력: [2, 4, 6, 8, 10]

filter() 함수 사용:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

def is_even(x):
  return x % 2 == 0

even_numbers = list(filter(is_even, numbers))
print(even_numbers)  # 출력: [2, 4, 6, 8, 10]

itertools.compress() 사용:

import itertools

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
is_even = [False, True, False, True, False, True, False, True, False, True]

even_numbers = list(itertools.compress(numbers, is_even))
print(even_numbers)  # 출력: [2, 4, 6, 8, 10]

슬라이싱 사용:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

even_numbers = numbers[::2]  # 짝수 인덱스만 선택
print(even_numbers)  # 출력: [2, 4, 6, 8, 10]

odd_numbers = numbers[1::2]  # 홀수 인덱스만 선택
print(odd_numbers)   # 출력: [1, 3, 5, 7, 9]

조건에 따라 리스트 요소 수정 또는 삭제:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 모든 홀수를 2로 변경
for i in range(len(numbers)):
  if numbers[i] % 2 != 0:
    numbers[i] = 2

print(numbers)  # 출력: [2, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 음수 값을 모두 삭제
numbers = [n for n in numbers if n >= 0]
print(numbers)  # 출력: [2, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]