Python Pandas 데이터프레임에서 문자열 패턴을 포함하는 행을 필터링하는 방법
2024-07-27
문제 정의
솔루션
다음과 같은 다양한 방법을 사용하여 문자열 패턴을 기반으로 Pandas 데이터프레임 행을 필터링할 수 있습니다.
방법 1: str.contains() 메서드 사용
str.contains()메서드는 Series 객체에서 특정 패턴을 포함하는 행을 선택하는 데 유용합니다.- 다음 코드는 "python"이라는 문자열을 포함하는 "Name" 열의 모든 행을 선택합니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Python', 'Carol'], 'Age': [25, 30, 28, 27]})
# "python" 문자열을 포함하는 행 선택
python_rows = df[df['Name'].str.contains('python')]
# 결과 출력
print(python_rows)
# 출력
# Name Age
# 2 Python 28
str.match()메서드는 정규 표현식을 사용하여 문자열 패턴을 더 정교하게 검색할 수 있도록 합니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Python', 'Carol'], 'Age': [25, 30, 28, 27]})
# "python"으로 시작하는 행 선택
python_rows = df[df['Name'].str.match('^python')]
# 결과 출력
print(python_rows)
# 출력
# Name Age
# 2 Python 28
방법 3: isin() 메서드 사용
isin()메서드는 특정 값 목록을 기반으로 행을 필터링하는 데 유용합니다.- 다음 코드는 "python", "pandas", "dataframe" 문자열 중 하나를 포함하는 "Name" 열의 모든 행을 선택합니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Python', 'Carol', 'Pandas', 'DataFrame'], 'Age': [25, 30, 28, 27, 32, 35]})
# 특정 문자열 목록에 포함된 행 선택
keywords = ['python', 'pandas', 'dataframe']
selected_rows = df[df['Name'].isin(keywords)]
# 결과 출력
print(selected_rows)
# 출력
# Name Age
# 2 Python 28
# 4 Pandas 32
# 5 DataFrame 35
방법 4: lambda 함수 사용
lambda함수를 사용하여 더 복잡한 조건을 기반으로 행을 필터링할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Python', 'Carol'], 'Age': [25, 30, 28, 27]})
# "python" 문자열을 포함하고 길이가 6자인 행 선택
python_rows = df[df['Name'].apply(lambda x: x.startswith('python') and len(x) == 6)]
# 결과 출력
print(python_rows)
# 출력
# Name Age
# 2 Python 28
추가 정보
- 위에 제시된 방법 외에도 다양한 방법으로 Pandas 데이터프레임에서 문자열 패턴을 기반으로 행을 필터링할 수 있습니다.
- 특정 문제에 대한 최적의
예제 코드
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Python', 'Carol', 'Pandas', 'DataFrame'], 'Age': [25, 30, 28, 27, 32, 35]})
# 방법 1: `str.contains()` 메서드 사용
python_rows = df[df['Name'].str.contains('python')]
# 방법 2: `str.match()` 메서드 사용
python_rows = df[df['Name'].str.match('^python')]
# 방법 3: `isin()` 메서드 사용
keywords = ['python', 'pandas', 'dataframe']
selected_rows = df[df['Name'].isin(keywords)]
# 방법 4: `lambda` 함수 사용
python_rows = df[df['Name'].apply(lambda x: x.startswith('python') and len(x) == 6)]
# 결과 출력
print(python_rows)
# 출력
# Name Age
# 2 Python 28
추가 정보
- 특정 문제에 대한 최적의 솔루션은 데이터프레임의 구조, 필터링 조건 및 원하는 결과에 따라 달라질 수 있습니다.
대체 방법
loc 속성 사용:
loc속성을 사용하여 행 위치를 기반으로 행을 선택할 수 있습니다.
python_row = df.loc[df['Name'].str.contains('python'), 0]
python_row = df.iloc[df['Name'].str.contains('python').index[0]]
query() 메서드 사용:
query()메서드를 사용하여 Boolean 표현식을 사용하여 행을 필터링할 수 있습니다.
python_rows = df.query("Name.str.contains('python')")
for 루프 사용:
for루프를 사용하여 데이터프레임을 반복하고 조건에 맞는 행을 선택할 수 있습니다.
for index, row in df.iterrows():
if 'python' in row['Name']:
print(row)
NumPy 벡터화 사용:
- NumPy 벡터화를 사용하여 문자열 패턴 검색을 더 효율적으로 수행할 수 있습니다.
import numpy as np
python_rows = df[np.char.find(df['Name'].to_numpy(), 'python') != -1]
주의:
- 위에 제시된 대체 방법은 특정 상황에 따라 더 효율적일 수 있지만, 일반적으로 위에 설명된 기본 방법보다 덜 직관적이고 이해하기 어려울 수 있습니다.
추가 정보:
결론
python pandas dataframe
