Pandas 데이터프레임 열 반복 방법

Pandas 데이터프레임 열 반복 방법에는 여러 가지가 있습니다.

for 루프 사용:

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 열 반복 및 출력
for col in df.columns:
  print(col)

itertuples() 메서드 사용:

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 열 반복 및 출력
for row in df.itertuples():
  print(row[1])  # 첫 번째 열 접근 (인덱스는 0부터 시작)

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 열 반복 및 출력
for col, series in df.iteritems():
  print(col)

apply() 메서드 사용:

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 열에 함수 적용
def g(series):
  print(series.name)  # 열 이름 출력

df.apply(g, axis=1)

벡터화된 연산 사용:

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 열에 대한 통계 계산
print(df.mean(axis=0))

위에 제시된 방법 외에도 다양한 방법으로 Pandas 데이터프레임 열을 반복할 수 있습니다.

Pandas 데이터프레임 열 반복 예제 코드

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 특정 열('B')에 대한 평균 계산
avg_B = df['B'].mean()
print("열 B의 평균 값:", avg_B)

특정 열에 대한 값 제곱하기:

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 특정 열('C')을 제곱하여 새로운 열 추가
df['C2'] = df['C'] ** 2
print(df)

특정 열 값을 기준으로 데이터 필터링:

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 특정 열('A') 값이 2보다 큰 행만 선택
filtered_df = df[df['A'] > 2]
print(filtered_df)

특정 열 값을 사용하여 새로운 열 만들기:

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 특정 열('B') 값과 'A' 열 값을 사용하여 새로운 열 추가
df['AB'] = df['A'] + df['B']
print(df)

특정 열에 대한 통계 요약 출력:

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 특정 열('C')에 대한 통계 요약 출력
print(df['C'].describe())

주의:

• 위 코드는 예시이며, 실제 작업에서는 데이터 및 목적에 맞게 코드를 수정해야 합니다.
• Pandas에는 다양한 기능과 메서드가 있으므로, 더 복잡한 작업을 수행하려면 Pandas 공식 문서를 참고하십시오.

Pandas 데이터프레임 열 반복을 위한 대체 방법

Numpy 배열 사용:

import pandas as pd
import numpy as np

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 열 데이터를 Numpy 배열로 변환
data = df.to_numpy()

# 열 반복 및 출력
for col in data.T:
  print(col)

리스트 추출:

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 열 데이터를 리스트로 추출
cols = list(df)

# 열 반복 및 출력
for col in cols:
  print(col)

idxmax() 및 idxmin() 메서드 사용:

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [4, 5, 1, 2], 'C': [7, 8, 9, 6]})

# 열별 최댓값/최솟값 위치 추출
max_idx = df.idxmax(axis=1)
min_idx = df.idxmin(axis=1)

# 열 반복 및 출력
for i in range(len(df)):
  print(f"행 {i+1}: 최댓값 열: {max_idx[i]}, 최솟값 열: {min_idx[i]}")

행 기반 반복 및 열 접근:

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 행 기반 반복 및 열 접근
for i in range(len(df)):
  row = df.iloc[i]
  for col in df.columns:
    print(f"행 {i+1}, 열 {col}: {row[col]}")

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 특정 조건에 따라 열별 값 계산
filtered_df = df[df['A'] > 2]
mean_filtered_B = filtered_df['B'].mean()
print("열 B의 평균 값 (A > 2 조건 충족 행만):", mean_filtered_B)

• 위에 제시된 대체 방법은 특정 상황에서 유용할 수 있지만, 모든 경우에 적합하지는 않습니다.
• 코드를 사용하기 전에 Pandas 문서를 참고하여 각 방법의 작동 방식과 제약 조건을 이해하십시오.
• 작업에 가장 적합한 방법은 데이터, 목적, 개인의 선호에 따라 달라집니다.