Pandas에서 행별 반복하면서 데이터프레임 업데이트하기
iterrows() 사용하기:
import pandas as pd
# 예시 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 행별 반복 및 업데이트
for index, row in df.iterrows():
row['A'] = row['A'] * 2
row['B'] = row['B'] / 3
# 업데이트된 데이터프레임 출력
print(df)
loc[] 또는 iloc[] 사용하기:
import pandas as pd
# 예시 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 행별 반복 및 업데이트
for i in range(len(df)):
df.loc[i, 'A'] = df.loc[i, 'A'] * 2
df.loc[i, 'B'] = df.loc[i, 'B'] / 3
# 업데이트된 데이터프레임 출력
print(df)
apply() 사용하기:
import pandas as pd
# 예시 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# lambda 함수를 사용하여 행별 업데이트
def update_row(row):
row['A'] = row['A'] * 2
row['B'] = row['B'] / 3
return row
# apply() 함수 사용
df = df.apply(update_row, axis=1)
# 업데이트된 데이터프레임 출력
print(df)
위의 방법들 외에도 다양한 방법들이 있습니다. 사용하는 방법은 상황에 따라 다릅니다.
데이터프레임 업데이트 시 주의 사항:
- 원본 데이터프레임을 변경하지 않고 새 데이터프레임을 만들어 업데이트하는 것이 좋습니다.
- 행별 반복 시 인덱스 값을 조심해야 합니다.
- 업데이트 로직이 복잡한 경우 lambda 함수 대신 별도의 함수를 사용하는 것이 좋습니다.
예제 코드: 특정 조건에 따라 데이터프레임 값 업데이트
import pandas as pd
# 예시 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'B': [4, 5, 6, 7, 8, 9]})
# 특정 조건에 따라 업데이트
for index, row in df.iterrows():
if row['A'] > 5:
row['B'] = 10
# 업데이트된 데이터프레임 출력
print(df)
설명:
import pandas as pd
행은 Pandas 라이브러리를 가져옵니다.df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'B': [4, 5, 6, 7, 8, 9]})
행은 다음과 같은 열 이름이 'A'와 'B'이고 값이 리스트로 지정된 데이터프레임을 만듭니다.for index, row in df.iterrows():
루프는 데이터프레임의 각 행을 반복합니다.index
는 행 인덱스이고row
는 해당 행에 대한 Pandas 시리즈입니다.if row['A'] > 5:
조건문은 'A' 열 값이 5보다 큰 경우에만 코드를 실행합니다.row['B'] = 10
행은 'B' 열 값을 10으로 변경합니다.print(df)
행은 업데이트된 데이터프레임을 출력합니다.
이 코드는 간단한 예시이며, 실제 상황에서는 더 복잡한 조건과 업데이트 로직을 사용할 수 있습니다.
추가 예제:
- 특정 열 값을 기준으로 데이터프레임 필터링 및 업데이트:
import pandas as pd
# 예시 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'B': [4, 5, 6, 7, 8, 9], 'C': ['apple', 'banana', 'orange', 'grape', 'strawberry', 'mango']})
# 특정 열 값을 기준으로 필터링
filtered_df = df[df['C'] == 'apple']
# 필터링된 데이터프레임 업데이트
for index, row in filtered_df.iterrows():
row['A'] = row['A'] * 2
row['B'] = row['B'] / 3
# 업데이트된 데이터프레임 출력
print(filtered_df)
- 여러 열을 동시에 업데이트:
import pandas as pd
# 예시 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'B': [4, 5, 6, 7, 8, 9], 'C': ['apple', 'banana', 'orange', 'grape', 'strawberry', 'mango']})
# 행별 반복 및 업데이트
for index, row in df.iterrows():
row['A'] = row['A'] * 2
row['B'] = row['B'] / 3
row['C'] = row['C'].upper()
# 업데이트된 데이터프레임 출력
print(df)
Pandas에서 데이터프레임 업데이트하기: 대체 방법
map() 함수 사용하기:
import pandas as pd
# 예시 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'B': [4, 5, 6, 7, 8, 9]})
# map() 함수를 사용하여 업데이트
def update_B(value):
if value > 5:
return 10
else:
return value
df['B'] = df['A'].map(update_B)
# 업데이트된 데이터프레임 출력
print(df)
assign() 함수 사용하기:
import pandas as pd
# 예시 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'B': [4, 5, 6, 7, 8, 9]})
# assign() 함수를 사용하여 업데이트
def update_B(df):
df['B'] = df['A'].apply(lambda x: 10 if x > 5 else x)
return df
df = update_B(df.copy())
# 업데이트된 데이터프레임 출력
print(df)
query() 함수 사용하기:
import pandas as pd
# 예시 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'B': [4, 5, 6, 7, 8, 9]})
# query() 함수를 사용하여 업데이트
df = df.query('A > 5', inplace=True)
df['B'] = 10
# 업데이트된 데이터프레임 출력
print(df)
주의 사항:
- 위의 방법들은 모두
iterrows()
함수보다 효율적일 수 있습니다. 하지만 코드가 더 복잡해질 수 있습니다. - 특정 상황에 따라 어떤 방법이 가장 적합한지는 다릅니다.
- 코드를 작성하기 전에 각 방법의 장단점을 고려해야 합니다.
결론
Pandas에서 데이터프레임을 업데이트하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 상황에 따라 가장 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
위의 예제 코드는 기본적인 방법을 보여주는 것일 뿐이며, 더 복잡한 업데이트 로직을 구현하기 위해 다양한 Pandas 함수와 기능을 활용할 수 있습니다.
참고 자료
python pandas updates