Pandas 데이터프레임에서 열 값 바꾸기
2024-07-27
replace() 메서드 사용:
- 특정 값을 다른 값으로 바꾸는 데 유용합니다.
- 다음과 같은 형식으로 사용됩니다:
df['column_name'].replace(old_value, new_value, inplace=True)
inplace=True매개변수는 데이터프레임을 직접 변경하도록 합니다. (선택 사항)- 예제:
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3, 4, 5], 'column2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
# 'column1' 열의 3을 99로 변경
df['column1'].replace(3, 99, inplace=True)
print(df)
특정 조건에 따라 값 바꾸기:
loc또는iloc과 함께 사용하여 특정 조건을 충족하는 행의 값을 바꿀 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3, 4, 5], 'column2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
# 'column2'가 'c'인 행의 'column1' 값을 77로 변경
df.loc[df['column2'] == 'c', 'column1'] = 77
print(df)
fillna() 메서드 사용:
df['column_name'].fillna(new_value, inplace=True)
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, None, 4, 5], 'column2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
# 'column1' 열의 NA 값을 0으로 변경
df['column1'].fillna(0, inplace=True)
print(df)
map() 함수 사용:
- 열의 모든 값에 함수를 적용하여 값을 바꿀 수 있습니다.
def g(x):
if x == 3:
return 99
else:
return x
df['column_name'] = df['column_name'].map(g)
- 위 코드는 'column1' 열의 3을 99로 변경하고, 나머지 값은 그대로 유지합니다.
참고:
- 다양한 상황에 따라 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
예제 코드
특정 값을 다른 값으로 바꾸기:
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3, 4, 5], 'column2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
# 'column1' 열의 3을 99로 변경
df['column1'].replace(3, 99, inplace=True)
print(df)
출력:
column1 column2
0 1 a
1 2 b
2 99 c
3 4 d
4 5 e
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3, 4, 5], 'column2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
# 'column2'가 'c'인 행의 'column1' 값을 77로 변경
df.loc[df['column2'] == 'c', 'column1'] = 77
print(df)
column1 column2
0 1 a
1 2 b
2 77 c
3 4 d
4 5 e
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, None, 4, 5], 'column2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
# 'column1' 열의 NA 값을 0으로 변경
df['column1'].fillna(0, inplace=True)
print(df)
column1 column2
0 1 a
1 2 b
2 0 c
3 4 d
4 5 e
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3, 4, 5], 'column2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
def g(x):
if x == 3:
return 99
else:
return x
df['column1'] = df['column1'].map(g)
print(df)
column1 column2
0 1 a
1 2 b
2 99 c
3 4 d
4 5 e
주의:
- 이 코드는 예시일 뿐이며, 실제 상황에 맞게 수정해야 합니다.
- 데이터프레임을 변경하기 전에 백업을 항상 수행하는 것이 좋습니다.
이 외에도 Pandas 데이터프레임에서 열 값을 바꾸는 방법은 여러 가지가 있습니다.
Pandas 데이터프레임에서 열 값을 바꾸는 다른 방법
astype() 함수 사용:
- 데이터 형식을 변경하고 동시에 값을 바꿀 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3, 4, 5], 'column2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
# 'column1' 열을 문자열 형식으로 변환하고 모든 값을 'str'로 변경
df['column1'] = df['column1'].astype(str).str.upper()
print(df)
column1 column2
0 1 a
1 2 b
2 3 c
3 4 d
4 5 e
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3, 4, 5], 'column2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
def g(x):
return x * 2
# 'column1' 열의 모든 값을 2배로 변경
df['column1'] = df['column1'].apply(g)
print(df)
column1 column2
0 2 a
1 4 b
2 6 c
3 8 d
4 10 e
idxmax() 및 idxmin() 함수 사용:
- 특정 조건에 따라 최대값 또는 최소값을 기반으로 값을 바꿀 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'column2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']})
# 'column2' 열의 값이 'c'인 행의 'column1' 값을 'column1' 열의 최대값으로 변경
df.loc[df['column2'] == 'c', 'column1'] = df['column1'].idxmax()
print(df)
column1 column2
0 1 a
1 2 b
2 6 c
3 4 d
4 5 e
5 6 f
python pandas
