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:

1. import pandas as pd 행은 Pandas 라이브러리를 가져옵니다.
2. 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.
3. for index, row in df.iterrows(): 루프는 데이터프레임의 각 행을 반복합니다. index는 행 인덱스이고 row는 해당 행에 대한 Pandas 시리즈입니다.
4. if row['A'] > 5: 조건문은 'A' 열 값이 5보다 큰 경우에만 코드를 실행합니다.
5. row['B'] = 10 행은 'B' 열 값을 10으로 변경합니다.
6. 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