Pandas에서 데이터프레임을 복사해야 하는 이유
Pandas에서 데이터프레임을 복사해야 하는 이유
데이터 무결성 유지
데이터프레임을 복사하지 않고 원본 데이터프레임을 수정하면 의도하지 않게 데이터 손실 또는 오류가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터프레임의 열을 필터링하거나 값을 변경하면 원본 데이터프레임이 영구적으로 변경됩니다. 데이터 무결성을 유지하려면 원본 데이터프레임을 복사하고 복사본을 수정해야 합니다.
여러 버전 유지
데이터 분석 과정에서 데이터프레임을 여러 번 수정해야 하는 경우 각 수정 버전을 추적하기 위해 복사본을 만들어야 합니다. 예를 들어, 특정 열을 기준으로 데이터프레임을 필터링한 후 다른 열을 기준으로 다시 필터링해야 하는 경우 첫 번째 필터링 결과를 복사본에 저장하여 두 버전을 모두 유지할 수 있습니다.
성능 향상
데이터프레임을 복사하면 특정 작업을 수행하는 데 필요한 시간을 단축할 수 있습니다. 예를 들어, 큰 데이터프레임을 여러 번 필터링해야 하는 경우 각 필터링 작업을 원본 데이터프레임에 수행하는 것보다 복사본에 수행하는 것이 더 빠릅니다.
병렬 처리
데이터프레임을 복사하면 여러 프로세스에서 동시에 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터프레임을 여러 개의 작은 부분으로 분할하고 각 부분을 개별 프로세스에서 처리할 수 있습니다.
코드 가독성 향상
데이터프레임을 복사하면 코드를 더 명확하고 이해하기 쉽게 만들 수 있습니다. 예를 들어, 데이터프레임을 복사하여 하나는 시각화용으로, 다른 하나는 모델 학습용으로 사용할 수 있습니다.
데이터프레임을 복사하는 방법
Pandas에서 데이터프레임을 복사하는 방법은 여러 가지가 있습니다.
copy()
메서드 사용:
df_copy = df.copy()
loc
속성 사용:
df_copy = df.loc[:, :]
assign()
메서드 사용:
df_copy = df.assign(copy=True)
결론
Pandas에서 데이터프레임을 복사하는 것은 데이터 무결성을 유지하고, 여러 버전을 관리하고, 성능을 향상시키고, 병렬 처리를 가능하게 하고, 코드 가독성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
예제 코드
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# `copy()` 메서드 사용
df_copy1 = df.copy()
# `loc` 속성 사용
df_copy2 = df.loc[:, :]
# `assign()` 메서드 사용
df_copy3 = df.assign(copy=True)
# 원본 데이터프레임 수정
df['A'] = [10, 20, 30]
# 복사본 확인
print(df_copy1)
# A B
# 0 1 4
# 1 2 5
# 2 3 6
print(df_copy2)
# A B
# 0 1 4
# 1 2 5
# 2 3 6
print(df_copy3)
# A B copy
# 0 1 4 True
# 1 2 5 True
# 2 3 6 True
대체 방법
deepcopy() 함수 사용
from copy import deepcopy
df_copy = deepcopy(df)
deepcopy()
함수는 객체를 재귀적으로 복사합니다. 즉, 데이터프레임뿐만 아니라 데이터프레임에 포함된 모든 객체도 복사됩니다.
to_dict() 및 from_dict() 메서드 사용
df_dict = df.to_dict()
df_copy = pd.DataFrame.from_dict(df_dict)
to_dict()
메서드는 데이터프레임을 딕셔너리로 변환하고 from_dict()
메서드는 딕셔너리를 데이터프레임으로 변환합니다.
Pickle 라이브러리 사용
import pickle
with open('df.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(df, f)
with open('df.pkl', 'rb') as f:
df_copy = pickle.load(f)
Pickle 라이브러리는 객체를 직렬화하고 역직렬화하는 데 사용할 수 있습니다.
Feather 라이브러리 사용
import feather
feather.write_dataframe(df, 'df.feather')
df_copy = feather.read_dataframe('df.feather')
Feather 라이브러리는 데이터프레임을 Feather 형식으로 저장하고 읽는 데 사용할 수 있습니다.
python pandas copy