Pandas 데이터프레임에서 두 개의 텍스트 열 결합하기

2024-08-12

문제 이해하기:

Pandas 데이터프레임에서 두 개의 텍스트 열을 하나의 열로 결합하고 싶을 때가 있습니다. 예를 들어, '이름'과 '성' 열을 합쳐 '전체 이름' 열을 만들거나, 여러 단어로 이루어진 특징을 하나의 문자열로 합치고 싶은 경우가 해당됩니다.

해결 방법:

Pandas는 이러한 작업을 수행하기 위한 다양한 방법을 제공합니다. 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

apply() 함수를 사용한 사용자 정의 함수 적용

import pandas as pd

# 예시 데이터프레임 생성
data = {'이름': ['홍', '김', '박'], '성': ['길동', '철수', '영희']}
df = pd.DataFrame(data)

# 두 열을 합치는 사용자 정의 함수
def combine_text(row):
    return row['이름'] + ' ' + row['성']

# apply() 함수를 사용하여 함수 적용
df['전체 이름'] = df.apply(combine_text, axis=1)

print(df)

apply() 함수: 각 행 또는 열에 함수를 적용합니다.
axis=1: 각 행에 함수를 적용합니다.
사용자 정의 함수: 두 열의 값을 받아 원하는 형태로 결합합니다.

lambda 함수를 사용한 간결한 표현

df['전체 이름'] = df['이름'] + ' ' + df['성']

lambda 함수: 짧은 함수를 한 줄로 표현할 수 있습니다.
위의 코드는 apply() 함수를 사용한 코드와 동일한 결과를 생성합니다.

str.cat() 메서드를 사용한 문자열 연결

df['전체 이름'] = df['이름'].str.cat(df['성'], sep=' ')

str.cat() 메서드: Series 객체의 각 요소를 다른 Series 객체의 각 요소와 연결합니다.
sep 인수를 통해 연결 시 사용할 구분자를 지정할 수 있습니다.

주의 사항:

데이터 타입: 결합할 열의 데이터 타입이 문자열이어야 합니다. 숫자형 데이터를 문자열로 변환해야 할 경우에는 astype() 메서드를 사용합니다.
결합 방식: 위의 예시에서는 공백(' ')을 구분자로 사용했지만, 원하는 다른 구분자를 사용할 수 있습니다.
널 값 처리: 결합하는 과정에서 널 값이 포함된 경우, fillna() 메서드를 사용하여 널 값을 처리할 수 있습니다.

추가 기능:

다중 열 결합: 여러 개의 열을 결합하려면 str.cat() 메서드를 반복적으로 사용하거나, 리스트 내포를 활용하여 더 복잡한 조합을 만들 수 있습니다.
특정 조건에 따른 결합: apply() 함수와 함께 조건문을 사용하여 특정 조건을 만족하는 행에 대해서만 결합을 수행할 수 있습니다.

결론:

Pandas는 다양한 방법으로 데이터프레임의 텍스트 열을 결합할 수 있도록 지원합니다. 각 방법의 장단점을 비교하고, 데이터의 특성과 원하는 결과에 맞는 방법을 선택하여 사용하면 효율적인 데이터 처리가 가능합니다.

예시:

"특정 조건에 따라 다른 구분자를 사용하여 결합하고 싶습니다."
"널 값이 포함된 경우 널 값 대신 '없음'이라는 문자열을 삽입하고 싶습니다."
"세 개 이상의 열을 결합하고 싶습니다."

Pandas 데이터프레임에서 두 개의 텍스트 열 결합하기: 샘플 코드

다양한 상황에 맞는 샘플 코드를 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

간단한 두 열 결합

import pandas as pd

# 예시 데이터프레임
data = {'이름': ['홍', '김', '박'], '성': ['길동', '철수', '영희']}
df = pd.DataFrame(data)

# 두 열을 공백으로 연결
df['전체 이름'] = df['이름'] + ' ' + df['성']
print(df)

다른 구분자 사용

# 밑줄(_)을 구분자로 사용
df['전체 이름'] = df['이름'].str.cat(df['성'], sep='_')
print(df)

널 값 처리

# 널 값을 '없음'으로 채우고 결합
df['전체 이름'] = df['이름'].fillna('없음') + ' ' + df['성'].fillna('없음')
print(df)

특정 조건에 따른 결합

# '이름' 열이 '홍'인 경우에만 결합
df['전체 이름'] = df.apply(lambda row: row['이름'] + ' ' + row['성'] if row['이름'] == '홍' else '', axis=1)
print(df)

다중 열 결합

# '이름', '성', '중간 이름' 열을 결합
df['전체 이름'] = df['이름'].str.cat([df['중간 이름'], df['성']], sep=' ', na_rep='')
print(df)

날짜와 문자열 결합 (데이터 타입 변환 포함)

# 날짜 열과 문자열 열을 결합
df['날짜_문자'] = df['날짜'].astype(str) + '_' + df['문자']
print(df)

리스트 내포를 이용한 복잡한 조합

# 각 행에서 두 열의 값을 리스트로 만들고, 특정 형식으로 결합
df['결합_문자열'] = df.apply(lambda x: '-'.join([str(i) for i in x[['열1', '열2', '열3']]]), axis=1)
print(df)

각 샘플 코드에 대한 설명:

1, 2번: 가장 기본적인 결합 방식과 다른 구분자 사용법을 보여줍니다.
3번: fillna()를 사용하여 널 값을 처리하는 방법을 보여줍니다.
4번: apply()와 lambda를 사용하여 조건에 따른 결합을 구현합니다.
5번: str.cat()을 사용하여 여러 열을 한 번에 결합합니다.
6번: 날짜 열을 문자열로 변환하고 다른 문자열과 결합하는 방법을 보여줍니다.
7번: 리스트 내포를 사용하여 더 복잡한 조합을 만드는 방법을 보여줍니다.

데이터 타입: 결합하려는 열의 데이터 타입이 일관되어야 합니다. 필요에 따라 astype()을 사용하여 데이터 타입을 변환해야 합니다.
널 값: 널 값은 결합 결과에 영향을 줄 수 있습니다. fillna() 등을 사용하여 널 값을 적절히 처리해야 합니다.
성능: 많은 양의 데이터를 처리할 때는 apply() 함수보다 벡터 연산을 활용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.

특정 상황에 맞는 코드를 작성해 달라고 요청하실 수 있습니다.
각 코드에 대한 더 자세한 설명을 요청하실 수 있습니다.
다른 pandas 기능과 연계한 예시를 요청하실 수 있습니다.

"날짜 형식을 바꾸고 싶습니다."
"특정 문자열을 찾아서 대체하고 싶습니다."
"결합된 문자열의 길이를 제한하고 싶습니다."

Pandas 데이터프레임에서 두 개의 텍스트 열 결합: 더 다양한 방법과 고급 기능

앞서 소개한 방법 외에도 Pandas는 다양한 기능을 제공하여 두 개의 텍스트 열을 결합하는 작업을 더욱 유연하게 처리할 수 있습니다.

NumPy를 이용한 벡터 연산

빠른 속도: 대량의 데이터를 처리할 때 NumPy의 벡터 연산은 apply 함수보다 더 빠른 성능을 제공합니다.

import pandas as pd
import numpy as np

# 예시 데이터프레임
data = {'이름': ['홍', '김', '박'], '성': ['길동', '철수', '영희']}
df = pd.DataFrame(data)

# NumPy를 이용한 결합
df['전체 이름'] = np.core.defchararray.add(df['이름'], ' ' + df['성'])
print(df)

f-strings를 이용한 포맷팅

가독성: f-strings를 사용하면 문자열 포맷팅을 간결하게 표현할 수 있습니다.

df['전체 이름'] = [f"{name} {surname}" for name, surname in zip(df['이름'], df['성'])]
print(df)

pandas.concat()을 이용한 여러 열 결합

다양한 축 결합: axis=1을 사용하여 열을 기준으로 데이터프레임을 결합할 수 있습니다.

# 여러 열을 하나의 데이터프레임으로 만들고, 다시 한 열로 결합
df_combined = pd.concat([df['이름'], df['성']], axis=1)
df['전체 이름'] = df_combined.apply(lambda x: ' '.join(x), axis=1)
print(df)

groupby()를 이용한 그룹별 결합

그룹별 통계: groupby()를 사용하여 그룹별로 데이터를 나누고, 각 그룹 내에서 열을 결합할 수 있습니다.

# 그룹별로 결합 (예: 성별로 그룹화)
df['성별'] = ['남', '남', '여']
df_grouped = df.groupby('성별')
df['그룹별_전체 이름'] = df_grouped.apply(lambda x: x['이름'] + ' ' + x['성'])
print(df)

고급 기능:

정규 표현식: str.replace(), str.extract() 등을 사용하여 문자열 패턴을 찾아 바꾸거나 추출할 수 있습니다.
Custom 함수: 더 복잡한 로직이 필요한 경우 사용자 정의 함수를 만들어 apply()에 적용할 수 있습니다.
벡터화: NumPy의 벡터 연산을 활용하여 빠르게 많은 데이터를 처리할 수 있습니다.

어떤 방법을 선택해야 할까요?