Python Pandas Dataframe에서 열 값의 빈도를 계산하는 방법
2024-07-27
다음은 Python Pandas Dataframe에서 열 값의 빈도를 계산하는 두 가지 일반적인 방법입니다.
value_counts() 함수 사용:
value_counts() 함수는 Pandas Series 또는 Dataframe의 각 값별 빈도를 계산하는 데 사용됩니다. 이 함수는 다음과 같이 사용됩니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'A'], 'col2': [1, 2, 3, 1, 2, 4]})
# 'col1' 열의 값별 빈도 계산
value_counts = df['col1'].value_counts()
# 결과 출력
print(value_counts)
출력:
A 3
B 2
C 1
Name: col1, dtype: int64
crosstab() 함수 사용:
crosstab() 함수는 두 개의 열을 교차하여 빈도 표를 만드는 데 사용됩니다. 이 함수는 다음과 같이 사용됩니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'A'], 'col2': [1, 2, 3, 1, 2, 4]})
# 'col1'과 'col2' 열의 교차 빈도 표 만들기
value_counts = pd.crosstab(df['col1'], df['col2'])
# 결과 출력
print(value_counts)
col2 1 2 3 4
col1
A 2 1 0 1
B 0 1 0 1
C 0 0 1 0
추가 활용:
normalize매개변수를 사용하여 빈도를 비율로 변환할 수 있습니다. 예를 들어, 'col1' 열의 값별 비율을 계산하려면 다음과 같이 코드를 수정합니다.
value_counts = df['col1'].value_counts(normalize=True)
dropna매개변수를 사용하여 누락값을 제외하고 빈도를 계산할 수 있습니다.
value_counts = df['col1'].value_counts(dropna=True)
bins매개변수를 사용하여 값 범위를 구간으로 나누고 빈도를 계산할 수 있습니다.
value_counts = df['col1'].value_counts(bins=[0, 1, 2, 3, 4])
예제 코드: 다양한 데이터 유형의 열 값 빈도 계산
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily', 'Alice', 'Bob'],
'age': [30, 25, 22, 27, 28, 30, 25],
'city': ['Seattle', 'Chicago', 'New York', 'San Francisco', 'Seattle', 'Seattle', 'Chicago'],
'salary': [50000, 65000, 38000, 42000, 53000, 50000, 65000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 문자열 열의 빈도 계산
name_counts = df['name'].value_counts()
print(name_counts)
# 숫자 열의 빈도 계산 (기본값: 자동 구간화)
age_counts = df['age'].value_counts()
print(age_counts)
# 범주별 빈도 계산
city_counts = df['city'].value_counts()
print(city_counts)
# 사용자 정의 구간으로 숫자 열의 빈도 계산
salary_counts = df['salary'].value_counts(bins=[20000, 40000, 60000, 80000])
print(salary_counts)
# 누락값 제외하고 빈도 계산
df['city'].dropna().value_counts()
print(df['city'].dropna().value_counts())
Alice 2
Bob 2
Charlie 1
David 1
Emily 1
Name: name, dtype: int64
27 1
25 2
28 1
30 2
22 1
Name: age, dtype: int64
Seattle 3
Chicago 2
New York 1
San Francisco 1
Name: city, dtype: int64
[20000, 40000) 2
[40000, 60000) 3
[60000, 80000) 2
Name: salary, dtype: int64
Seattle 3
Chicago 2
New York 1
San Francisco 1
Name: city, dtype: int64
이 예제는 Pandas에서 다양한 데이터 유형의 열 값 빈도를 계산하는 데 사용할 수 있는 다양한 방법을 보여줍니다.
value_counts()함수는 기본적인 빈도 계산에 유용하며,dropna및bins매개변수를 사용하여 추가적으로 사용자 정의할 수 있습니다.crosstab()함수는 두 개의 열 간의 교차 빈도 표를 만드는 데 사용할 수 있습니다.
데이터프레임 열 값 빈도를 계산하는 대체 방법
groupby() 함수 사용:
groupby() 함수는 데이터프레임을 그룹별로 나누고 그룹별 집계 연산을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 빈도 계산을 위해 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily', 'Alice', 'Bob'],
'age': [30, 25, 22, 27, 28, 30, 25],
'city': ['Seattle', 'Chicago', 'New York', 'San Francisco', 'Seattle', 'Seattle', 'Chicago'],
'salary': [50000, 65000, 38000, 42000, 53000, 50000, 65000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'name' 열의 값별 빈도 계산
name_counts = df.groupby('name')['name'].count()
print(name_counts)
Alice 2
Bob 2
Charlie 1
David 1
Emily 1
Name: name, dtype: int64
장점:
groupby()함수는 다양한 집계 연산을 수행하는 데 유연성을 제공합니다.- 여러 열에 대한 빈도를 동시에 계산하는 데 사용할 수 있습니다.
단점:
value_counts()함수만큼 직관적이지 않을 수 있습니다.- 더 많은 코드가 필요할 수 있습니다.
직접 루프 구현:
다음과 같이 직접 루프를 사용하여 열 값의 빈도를 계산할 수도 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily', 'Alice', 'Bob'],
'age': [30, 25, 22, 27, 28, 30, 25],
'city': ['Seattle', 'Chicago', 'New York', 'San Francisco', 'Seattle', 'Seattle', 'Chicago'],
'salary': [50000, 65000, 38000, 42000, 53000, 50000, 65000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'name' 열의 값별 빈도 계산
name_counts = {}
for name in df['name']:
if name in name_counts:
name_counts[name] += 1
else:
name_counts[name] = 1
print(name_counts)
{'Alice': 2, 'Bob': 2, 'Charlie': 1, 'David': 1, 'Emily': 1}
- 완벽한 제어를 제공합니다.
- 다른 라이브러리를 사용할 필요가 없습니다.
- 코드가 길고 복잡할 수 있습니다.
- 느리고 비효율적일 수 있습니다.
collections 모듈 사용:
collections 모듈의 Counter 클래스를 사용하여 열 값의 빈도를 계산할 수도 있습니다.
import pandas as pd
from collections import Counter
# 데이터 생성
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily', 'Alice', 'Bob'],
'age': [30, 25, 22, 27, 28, 30, 25],
'city': ['Seattle', 'Chicago', 'New York', 'San Francisco', 'Seattle', 'Seattle', 'Chicago'],
'salary': [50000, 65000, 38000, 42000
python pandas dataframe
