Pandas DataFrame 열을 리스트로 변환하기
Pandas에서 DataFrame 열을 리스트로 변환하는 가장 간단한 방법은 tolist() 함수를 사용하는 것입니다. 이 함수는 DataFrame의 모든 행과 열을 포함하는 중첩 리스트를 반환합니다.
import pandas as pd
# 예시 데이터프레임 생성
data = {'name': ['John', 'Jane', 'Peter'], 'age': [30, 25, 22], 'city': ['New York', 'Chicago', 'Los Angeles']}
df = pd.DataFrame(data)
# 'age' 열을 리스트로 변환
age_list = df['age'].tolist()
print(age_list) # 결과: [30, 25, 22]
특정 조건 충족하는 값만 리스트로 변환하기
tolist() 함수와 함께 조건식을 사용하여 특정 조건을 충족하는 값만 포함하는 리스트를 만들 수 있습니다.
# 'age'가 30보다 큰 행의 'name' 열을 리스트로 변환
filtered_name_list = df[df['age'] > 30]['name'].tolist()
print(filtered_name_list) # 결과: ['John']
values 속성 사용하기
values 속성을 사용하여 DataFrame의 값을 NumPy 배열로 변환한 다음, 원하는 열을 선택하여 리스트로 변환할 수 있습니다.
# 'age' 열을 리스트로 변환
age_list = df.values[:, 1].tolist()
print(age_list) # 결과: [30, 25, 22]
apply() 함수 사용하기
apply() 함수를 사용하여 DataFrame의 각 행에 함수를 적용하고 결과를 리스트로 변환할 수 있습니다.
# 'age' 열에 제곱 연산을 수행하고 결과를 리스트로 변환
age_squared_list = df['age'].apply(lambda x: x ** 2).tolist()
print(age_squared_list) # 결과: [900, 625, 484]
주의 사항
tolist()함수는 모든 데이터를 메모리에 로드하기 때문에 큰 DataFrame을 사용할 때는 주의해야 합니다.- 특정 조건을 충족하는 값만 리스트로 변환하려면
tolist()함수와 함께 조건식을 사용하는 것이 좋습니다. - NumPy 배열에 익숙하다면
values속성을 사용하여 리스트를 변환하는 방법을 사용할 수 있습니다. apply()함수는 DataFrame의 각 행에 함수를 적용하는 데 유용하지만, 성능 측면에서tolist()함수보다 느릴 수 있습니다.
이 외에도 다양한 방법으로 Pandas DataFrame 열을 리스트로 변환할 수 있습니다. 사용되는 방법은 데이터의 특성과 상황에 따라 다릅니다.
예시 코드
import pandas as pd
# 예시 데이터 생성
data = {'name': ['John', 'Jane', 'Peter'], 'age': [30, 25, 22], 'city': ['New York', 'Chicago', 'Los Angeles']}
df = pd.DataFrame(data)
# 방법 1: tolist() 함수 사용하기
age_list = df['age'].tolist()
print(age_list) # 결과: [30, 25, 22]
# 방법 2: 특정 조건 충족하는 값만 리스트로 변환하기
filtered_name_list = df[df['age'] > 30]['name'].tolist()
print(filtered_name_list) # 결과: ['John']
# 방법 3: values 속성 사용하기
age_list = df.values[:, 1].tolist()
print(age_list) # 결과: [30, 25, 22]
# 방법 4: apply() 함수 사용하기
age_squared_list = df['age'].apply(lambda x: x ** 2).tolist()
print(age_squared_list) # 결과: [900, 625, 484]
설명
- 이 코드는
data라는 딕셔너리를 사용하여name,age,city열을 가진 DataFrame을 생성합니다. tolist()함수를 사용하여age열을 리스트로 변환합니다.- 조건식
df['age'] > 30을 사용하여age가 30보다 큰 행의name열을 리스트로 변환합니다. apply()함수를 사용하여age열에 제곱 연산을 수행하고 결과를 리스트로 변환합니다.
이 예시 코드를 통해 다양한 방법으로 Pandas DataFrame 열을 리스트로 변환하는 방법을 이해하셨기를 바랍니다.
Pandas DataFrame 열을 리스트로 변환하는 대체 방법
loc 인덱서 사용하기
loc 인덱서를 사용하면 특정 행과 열을 선택하여 새로운 DataFrame을 만들 수 있고, 이 DataFrame을 tolist() 함수를 사용하여 리스트로 변환할 수 있습니다.
age_list = df.loc[:, 'age'].tolist()
print(age_list) # 결과: [30, 25, 22]
iloc 인덱서를 사용하면 행과 열의 인덱스 번호를 사용하여 특정 값을 선택할 수 있습니다. 선택한 값을 리스트로 변환하려면 tolist() 함수를 사용합니다.
age_list = df.iloc[:, 1].tolist()
print(age_list) # 결과: [30, 25, 22]
NumPy의 asanyarray() 함수 사용하기
NumPy의 asanyarray() 함수를 사용하여 DataFrame의 열을 NumPy 배열로 변환한 다음, 원하는 형식으로 리스트로 변환할 수 있습니다.
import numpy as np
age_list = np.asanyarray(df['age'])
print(age_list) # 결과: [30 25 22]
for 루프 사용하기
for 루프를 사용하여 DataFrame의 각 행을 반복하고 원하는 열 값을 리스트에 추가할 수 있습니다.
age_list = []
for row in df.itertuples():
age_list.append(row.age)
print(age_list) # 결과: [30, 25, 22]
- for 루프는 가장 느린 방법이지만, 다른 방법으로는 불가능한 경우 유용할 수 있습니다.
python pandas
