Python과 Pandas를 사용하여 데이터프레임에서 발생 빈도를 효율적으로 계산하는 방법
Python과 Pandas를 사용하여 데이터프레임에서 발생 빈도를 효율적으로 계산하는 방법
value_counts() 함수 사용
value_counts() 함수는 Pandas에서 발생 빈도를 계산하는 가장 일반적인 방법입니다. 이 함수는 Series 또는 DataFrame 열을 입력으로 받아 각 값의 발생 빈도를 포함하는 Series를 반환합니다. 다음은 value_counts() 함수를 사용하는 방법의 예입니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 만들기
data = {'category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'category' 열의 발생 빈도 계산
category_counts = df['category'].value_counts()
print(category_counts)
이 코드는 다음과 같은 출력을 생성합니다.
A 3
B 3
C 3
Name: category, dtype: int64
value_counts() 함수는 다양한 옵션을 사용하여 사용자 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 값 이상의 발생 빈도를 가진 값만 포함하도록 필터링하거나 결과를 정렬할 수 있습니다.
groupby() 함수 및 agg() 함수 사용
groupby() 함수와 agg() 함수를 사용하여 더 복잡한 발생 빈도 계산을 수행할 수 있습니다. groupby() 함수를 사용하여 데이터프레임을 하나 이상의 열에 따라 그룹화하고 agg() 함수를 사용하여 그룹별 요약 통계를 계산할 수 있습니다. 다음은 groupby() 함수와 agg() 함수를 사용하여 발생 빈도를 계산하는 방법의 예입니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 만들기
data = {'category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'category' 열에 따라 그룹화하고 'value' 열의 발생 빈도 계산
category_counts = df.groupby('category')['value'].count()
print(category_counts)
이 코드는 위의 예와 동일한 출력을 생성합니다.
pivot_table() 함수 사용
pivot_table() 함수를 사용하여 다차원 발생 빈도 테이블을 만들 수 있습니다. 이 함수는 데이터프레임을 하나 이상의 열에 따라 그룹화하고 그룹별 요약 통계를 계산합니다. 다음은 pivot_table() 함수를 사용하여 발생 빈도 테이블을 만드는 방법의 예입니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 만들기
data = {'category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'category' 열에 따라 그룹화하고 'value' 열의 발생 빈도 테이블 만들기
category_counts_table = df.pivot_table(index='category', aggfunc='count', values='value')
print(category_counts_table)
value
category
A 3
B 3
C 3
최적의 방법 선택
import pandas as pd
# 데이터 만들기
data = {'category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 방법 1: value_counts() 함수 사용
category_counts = df['category'].value_counts()
print(category_counts)
# 방법 2: groupby() 함수 및 agg() 함수 사용
category_counts = df.groupby('category')['value'].count()
print(category_counts)
# 방법 3: pivot_table() 함수 사용
category_counts_table = df.pivot_table(index='category', aggfunc='count', values='value')
print(category_counts_table)
# 방법 1: value_counts() 함수 사용
A 3
B 3
C 3
Name: category, dtype: int64
# 방법 2: groupby() 함수 및 agg() 함수 사용
category
A 3
B 3
C 3
Name: value, dtype: int64
# 방법 3: pivot_table() 함수 사용
value
category
A 3
B 3
C 3
위의 코드는 세 가지 방법 모두 동일한 결과를 생성합니다. 그러나 각 방법에는 고유한 장점과 단점이 있습니다.
value_counts()함수는 사용하기 가장 간단하지만 복잡한 발생 빈도 계산에는 적합하지 않습니다.groupby()함수 및agg()함수는 더 많은 유연성을 제공하지만 코드가 더 복잡할 수 있습니다.pivot_table()함수는 다차원 발생 빈도 테이블을 만드는 데 적합하지만 사용하기 어려울 수 있습니다.
Pandas에서 발생 빈도를 계산하는 대체 방법
Series.map() 함수 사용:
Series.map() 함수를 사용하여 사용자 정의 함수를 각 값에 적용하고 결과를 Series로 반환할 수 있습니다. 다음은 Series.map() 함수를 사용하여 발생 빈도를 계산하는 방법의 예입니다.
import pandas as pd
# 데이터 만들기
data = {'category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 사용자 정의 함수 정의
def count_occurrences(value):
if value == 'A':
return 2
else:
return 1
# 'category' 열에 사용자 정의 함수 적용
category_counts = df['category'].map(count_occurrences)
print(category_counts)
0 2
1 1
2 1
3 2
4 1
5 1
6 2
7 1
8 1
Name: category, dtype: int64
lambda 표현식 사용:
lambda 표현식을 사용하여 Series.apply() 함수에 전달할 익명 함수를 정의할 수 있습니다. 다음은 lambda 표현식을 사용하여 발생 빈도를 계산하는 방법의 예입니다.
import pandas as pd
# 데이터 만들기
data = {'category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'category' 열에 lambda 표현식 적용
category_counts = df['category'].apply(lambda x: x.count('A'))
print(category_counts)
Numpy를 사용:
NumPy 라이브러리를 사용하여 Pandas Series를 NumPy 배열로 변환하고 np.unique() 및 np.bincount() 함수를 사용하여 발생 빈도를 계산할 수 있습니다. 다음은 NumPy를 사용하여 발생 빈도를 계산하는 방법의 예입니다.
import pandas as pd
import numpy as np
# 데이터 만들기
data = {'category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'category' 열을 NumPy 배열로 변환
category_array = df['category'].to_numpy()
# NumPy 함수 사용하여 발생 빈도 계산
unique_categories, counts = np.unique(category_array, return_counts=True)
category_counts = pd.Series(data=counts, index=unique_categories)
print(category_counts)
python pandas
