Python, List, Numpy를 사용하여 리스트를 기반으로 다른 리스트 필터링하기
리스트 기반 필터링 기본 방법
가장 기본적인 방법은 list comprehension
을 사용하는 것입니다. 예를 들어, 다음 코드는 numbers
리스트에서 is_even
리스트의 각 값이 True
인 경우 해당 값만 선택하여 새로운 리스트 even_numbers
를 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.array
를 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()
및all()
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]
고급 기법:
- 병렬 처리:
joblib
또는dask
와 같은 라이브러리를 사용하여 대규모 데이터셋을 병렬로 처리할 수 있습니다. - 스트리밍:
itertools.islice()
와 같은 함수를 사용하여 데이터 스트림을 효율적으로 필터링할 수 있습니다.
주의 사항:
- 각 방법의 장단점을 고려하여 상황에 맞는 방법을 선택해야 합니다.
- 코드의 효율성과 가독성을 위해 적절한 주석을 사용하는 것이 좋습니다.
- 더 복잡한 조건 처리가 필요한 경우, 사용자 정의 함수를 활용하는 것이 유용합니다.
추가 자료:
- [Itertools 모
python list numpy