Pandas에서 다중 열 값 기반으로 새로운 열 생성 및 함수 적용하기
개요
Pandas 데이터프레임에서 새로운 열을 생성하고, 기존 열들의 값을 기반으로 특정 함수를 적용하는 것은 매우 일반적인 작업입니다. 이를 통해 데이터 분석 및 가공의 효율성을 높일 수 있습니다.
다양한 방법
apply() 함수 사용
- 간단한 함수 정의: 새로운 열에 들어갈 값을 계산하는 함수를 직접 정의합니다.
- 행 단위 적용:
apply()
함수를 사용하여 정의한 함수를 데이터프레임의 각 행에 적용합니다. - axis=1: 행 방향으로 함수를 적용하도록 설정합니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 새로운 열 생성 함수
def my_function(row):
return row['A'] + row['B'] * 2
# apply() 함수를 사용하여 새로운 열 생성
df['C'] = df.apply(my_function, axis=1)
lambda 함수 사용
- 간결한 표현:
lambda
함수를 사용하여 함수를 한 줄로 정의합니다. - apply() 함수와 함께:
apply()
함수와 함께 사용하여 더욱 간결하게 코드를 작성할 수 있습니다.
df['C'] = df.apply(lambda x: x['A'] + x['B'] * 2, axis=1)
벡터 연산 활용
- NumPy 연산: NumPy의 벡터 연산을 활용하여 빠르게 계산할 수 있습니다.
- 직접적인 계산:
apply()
함수를 사용하지 않고, 각 열에 대한 연산을 직접 수행합니다.
df['C'] = df['A'] + df['B'] * 2
예시: 복잡한 함수 적용
import numpy as np
# 조건에 따른 값 할당
def my_complex_function(row):
if row['A'] > 2:
return np.sqrt(row['B'])
else:
return row['A'] * row['B']
df['D'] = df.apply(my_complex_function, axis=1)
추가 고려 사항
- 성능: 많은 양의 데이터를 처리할 때는 벡터 연산이
apply()
함수보다 일반적으로 더 빠릅니다. - 가독성: 코드의 가독성을 위해 적절한 함수 이름과 주석을 사용하는 것이 좋습니다.
- 데이터 타입: 연산 결과의 데이터 타입을 미리 고려하여 적절한 형변환을 수행해야 합니다.
결론
Pandas는 다양한 방법으로 새로운 열을 생성하고, 기존 열의 값을 기반으로 함수를 적용할 수 있도록 지원합니다. 각 방법마다 장단점이 있으므로, 데이터의 크기, 복잡도, 그리고 코드의 가독성을 고려하여 적절한 방법을 선택해야 합니다.
- 특정 데이터 분석 문제를 해결하기 위해 어떤 방법을 사용해야 할지 궁금하신가요?
- Pandas의 다른 기능에 대해 더 알고 싶으신가요?
- 특정 오류가 발생하여 해결 방법을 찾고 있으신가요?
자세한 내용은 댓글로 문의해주세요.
Pandas에서 새로운 열 생성 및 함수 적용: 실제 코드 예시
다양한 상황별 코드 예시
간단한 산술 연산:
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 두 열의 합을 새로운 열에 저장
df['C'] = df['A'] + df['B']
print(df)
조건에 따른 값 할당:
# 성적 데이터
data = {'국어': [80, 90, 75], '영어': [75, 85, 90]}
df = pd.DataFrame(data)
# 합격 여부 판단 (합격 기준: 두 과목 평균 80점 이상)
df['합격여부'] = (df['국어'] + df['영어']) / 2 >= 80
print(df)
복잡한 함수 적용:
import numpy as np
# 로그 변환
df['log_A'] = np.log(df['A'])
# 두 열의 차이의 절댓값
df['diff'] = np.abs(df['A'] - df['B'])
날짜 데이터 처리:
# 날짜 데이터 생성
df['날짜'] = pd.to_datetime(['2023-11-01', '2023-11-02', '2023-11-03'])
# 요일 추출
df['요일'] = df['날짜'].dt.day_name()
카테고리 변수 처리:
# 성별 데이터
df['성별'] = ['남', '여', '남']
# 성별을 숫자로 변환 (남: 0, 여: 1)
df['성별_코드'] = df['성별'].map({'남': 0, '여': 1})
더욱 다양한 예시
- 그룹별 통계:
groupby()
함수를 사용하여 그룹별 평균, 합계 등을 계산하고 새로운 열에 저장 - 문자열 처리:
str
메서드를 사용하여 문자열 데이터를 조작하고 새로운 열 생성 - 외부 데이터 병합:
merge()
함수를 사용하여 다른 데이터프레임과 병합하고 새로운 열 생성
주요 함수 정리
- apply(): 각 행 또는 열에 함수를 적용
- map(): 시리즈의 각 요소에 함수 또는 매핑딕셔너리를 적용
- lambda: 익명 함수 정의
- numpy: 수치 연산을 위한 다양한 함수 제공
- pandas.to_datetime(): 문자열을 날짜형으로 변환
- pandas.Series.dt: 날짜형 시리즈의 속성 접근
추가 설명
- axis:
apply()
함수의axis
인수를 통해 행(axis=1) 또는 열(axis=0)에 함수를 적용할 수 있습니다. - 벡터화 연산: NumPy의 벡터화 연산을 활용하면
apply()
함수보다 빠르게 연산을 수행할 수 있습니다. - 성능: 데이터의 크기와 복잡도에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다. 많은 양의 데이터를 처리할 때는 벡터화 연산을 고려하는 것이 좋습니다.
- Pandas의 특정 함수에 대한 자세한 설명
- 실제 데이터 분석 문제 해결 시 어떤 함수를 사용해야 할지 고민
- Pandas를 이용한 데이터 전처리 과정
Pandas에서 새로운 열 생성 시 다른 방법들
기존에 설명한 방법 외 추가적인 방법들
NumPy의 where 함수 사용
- 조건에 따른 값 할당: 특정 조건에 따라 다른 값을 할당할 때 유용합니다.
- 벡터화 연산: 빠른 처리 속도를 제공합니다.
import numpy as np
# 성적 데이터
data = {'국어': [80, 90, 75], '영어': [75, 85, 90]}
df = pd.DataFrame(data)
# 합격 여부 판단
df['합격여부'] = np.where((df['국어'] + df['영어']) / 2 >= 80, '합격', '불합격')
loc 또는 iloc 함수 사용
- 특정 행 또는 열에 접근: 특정 조건을 만족하는 행이나 열에만 값을 할당할 때 유용합니다.
# 국어 점수가 80점 이상인 학생에게만 '우수' 표시
df.loc[df['국어'] >= 80, '평가'] = '우수'
for 루프 사용
- 복잡한 로직: 간단한 연산 외에 복잡한 로직이 필요할 때 사용할 수 있습니다.
- 성능: 일반적으로 벡터화 연산이나 apply 함수보다 느립니다.
for index, row in df.iterrows():
if row['A'] > 2:
df.loc[index, 'C'] = row['B'] ** 2
else:
df.loc[index, 'C'] = row['A'] * 2
어떤 방법을 선택해야 할까요?
- 간단한 연산: 벡터화 연산이나
apply
함수가 일반적으로 빠릅니다. - 조건에 따른 값 할당:
np.where
또는loc
함수가 유용합니다. - 복잡한 로직:
apply
함수 또는for
루프를 사용해야 할 수 있습니다.
선택 시 고려해야 할 사항
- 데이터의 크기: 데이터가 매우 큰 경우 성능을 고려해야 합니다.
- 복잡도: 연산의 복잡도에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다.
결론적으로, Pandas에서 새로운 열을 생성하는 방법은 다양하며, 각 방법마다 장단점이 있습니다. 데이터의 특성과 문제 해결에 필요한 기능을 고려하여 가장 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
- 비교: 두 가지 이상의 방법을 비교하고 싶으신가요?
python pandas dataframe