Pandas에서 특정 열 인덱스에 열 삽입하기
2024-07-27
loc 인덱서 사용:
loc 인덱서는 특정 행 또는 열에 데이터를 액세스하고 설정하는 데 사용됩니다. 열 삽입을 위해서는 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 특정 열 인덱스에 새로운 열 삽입
df.loc[:, 'D'] = [10, 11, 12]
print(df)
위 코드는 'C' 열 다음에 'D'라는 새로운 열을 추가합니다.
insert 메서드 사용:
insert 메서드는 데이터프레임에 새 열을 삽입하는 데 사용되는 또 다른 방법입니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 특정 열 인덱스에 새로운 열 삽입
df.insert(2, 'D', [10, 11, 12])
print(df)
위 코드는 'B' 열 다음에 'D'라는 새로운 열을 추가합니다. 첫 번째 인자는 삽입 위치를 나타내는 정수 인덱스입니다.
assign 메서드 사용:
assign 메서드는 새로운 열을 생성하고 데이터를 할당하는 데 사용됩니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 특정 열 인덱스에 새로운 열 삽입
df = df.assign(D=[10, 11, 12])
print(df)
주의 사항:
- 열 삽입 시 기존 열의 이름과 동일한 이름을 사용하면 오류가 발생할 수 있습니다.
- 삽입하는 열의 데이터 타입이 다른 열과 호환되는지 확인해야 합니다.
예제 코드: 특정 열 인덱스에 열 삽입
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 특정 열 인덱스에 새로운 열 삽입
df.loc[:, 'D'] = [10, 11, 12]
print(df)
출력:
A B C D
0 1 4 7 10
1 2 5 8 11
2 3 6 9 12
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 특정 열 인덱스에 새로운 열 삽입
df.insert(2, 'D', [10, 11, 12])
print(df)
A B D C
0 1 4 10 7
1 2 5 11 8
2 3 6 12 9
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 특정 열 인덱스에 새로운 열 삽입
df = df.assign(D=[10, 11, 12])
print(df)
A B C D
0 1 4 7 10
1 2 5 8 11
2 3 6 9 12
설명:
- 각 예제에서 데이터프레임
df는 'A', 'B', 'C'라는 세 개의 열을 가지고 있습니다. - 새로운 열 'D'를 'C' 열 다음에 삽입합니다.
loc인덱서,insert메서드,assign메서드를 사용하여 각각 동일한 작업을 수행합니다.- 출력 결과에서 'D' 열이 'C' 열 다음에 추가되었음을 확인할 수 있습니다.
주의:
- 위 코드는 예시이며, 실제 상황에 맞게 변경해야 할 수도 있습니다.
Pandas에서 특정 열 인덱스에 열 삽입: 대체 방법
concat 함수 사용:
concat 함수는 두 개 이상의 데이터프레임을 연결하는 데 사용할 수 있으며, 새로운 열을 삽입하는 데에도 활용될 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 새로운 열 생성
new_column = pd.DataFrame({'D': [10, 11, 12]})
# 특정 열 인덱스에 새로운 열 삽입
df = pd.concat([df, new_column], axis=1, join='before')
print(df)
A B C D
0 1 4 7 10
1 2 5 8 11
2 3 6 9 12
reindex 함수 사용:
reindex 함수는 데이터프레임의 인덱스를 변경하는 데 사용되며, 새로운 열을 삽입하는 데에도 활용될 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 새로운 열 생성
new_column = pd.Series([10, 11, 12], index=df.index)
# 특정 열 인덱스에 새로운 열 삽입
df = df.reindex(columns=df.columns.tolist() + ['D'])
df['D'] = new_column
print(df)
A B C D
0 1 4 7 10
1 2 5 8 11
2 3 6 9 12
반복 및 할당 사용:
for 루프와 할당을 사용하여 특정 위치에 새로운 열을 반복적으로 삽입할 수도 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 새로운 열 생성
new_column = [10, 11, 12]
# 특정 열 인덱스에 새로운 열 삽입
for i in range(len(df)):
df.loc[i, 'D'] = new_column[i]
print(df)
A B C D
0 1 4 7 10
1 2 5 8 11
2 3 6 9 12
- 위 예제에서는
concat,reindex, 반복 및 할당을 사용하여 동일한 결과를 얻었습니다. - 각 방법마다 장단점이 있으므로 상황에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
concat함수는 간단하고 직관적이지만 성능 측면에서 비효율적일 수 있습니다.reindex함수는 효율적이지만 다소 복잡할 수 있습니다.- 반복 및 할당은 가장 유연하지만 코드가 가장 길어질 수 있습니다.
이 외에도 Pandas에서 특정 열 인덱스에 열을 삽입하는 다양한 방법들이 있습니다.
- 필요에 따라 다른 라이브러리나 도구를 사용할 수도 있습니다.
- 선택한 방법에 관계없이 코드가 명확하고 이해하기 쉬운지 확인하는 것이 중요합니다.
python indexing pandas
