Pandas 데이터프레임에서 튜플 열을 분할하는 방법 (Python, NumPy, Pandas 활용)
2024-07-27
이 작업을 수행하는 데 도움이 되는 세 가지 주요 라이브러리는 다음과 같습니다.
- Python: 기본 프로그래밍 언어 역할을 수행합니다.
- NumPy: 튜플과 같은 다차원 배열을 조작하는 데 유용한 도구를 제공합니다.
- Pandas: 데이터프레임 생성 및 조작을 위한 전문 라이브러리입니다.
다음은 Pandas 데이터프레임에서 튜플 열을 분할하는 방법에 대한 단계별 가이드입니다.
필요한 라이브러리 임포트하기:
import pandas as pd
import numpy as np
데이터 준비하기:
# 샘플 데이터 생성
data = {'A': [(1, 2), (3, 4), (5, 6)],
'B': [('a', 'b'), ('c', 'd'), ('e', 'f')]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
튜플 열 분할하기:
다음은 튜플 열을 분할하는 세 가지 방법입니다.
방법 1: apply 함수 사용:
def g(tup):
return pd.Series(tup)
df[['A1', 'A2']] = df['A'].apply(g)
print(df)
df[['A1', 'A2']] = df['A'].map(lambda x: pd.Series(x))
print(df)
방법 3: 리스트 추출 및 열 생성:
df['A1'] = [x[0] for x in df['A']]
df['A2'] = [x[1] for x in df['A']]
print(df)
결과 해석:
위 코드를 실행하면 원래 데이터프레임에 'A1' 및 'A2'라는 두 개의 새 열이 생성됩니다. 이 새 열에는 각 튜플의 첫 번째 및 두 번째 요소가 각각 포함됩니다.
참고:
- 위 코드는 예시이며, 실제 데이터에 따라 다르게 조정해야 할 수도 있습니다.
- 튜플의 요소가 더 많으면 추가 열을 생성하여 처리할 수 있습니다.
- Pandas에는 데이터프레임 조작을 위한 다양한 도구가 있으므로 필요에 따라 다른 방법을 사용할 수 있습니다.
예제 코드 (Python, NumPy, Pandas 활용)
import pandas as pd
import numpy as np
# 샘플 데이터 생성
data = {'A': [(1, 2), (3, 4), (5, 6)],
'B': [('a', 'b'), ('c', 'd'), ('e', 'f')]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# 방법 1: apply 함수 사용
def g(tup):
return pd.Series(tup)
df[['A1', 'A2']] = df['A'].apply(g)
print(df)
# 방법 2: map 함수 사용
df[['A1', 'A2']] = df['A'].map(lambda x: pd.Series(x))
print(df)
# 방법 3: 리스트 추출 및 열 생성
df['A1'] = [x[0] for x in df['A']]
df['A2'] = [x[1] for x in df['A']]
print(df)
출력:
A B
0 (1, 2) ('a', 'b')
1 (3, 4) ('c', 'd')
2 (5, 6) ('e', 'f')
A A1 A2
0 (1, 2) 1 2
1 (3, 4) 3 4
2 (5, 6) 5 6
A A1 A2
0 (1, 2) 1 2
1 (3, 4) 3 4
2 (5, 6) 5 6
A A1 A2
0 (1, 2) 1 2
1 (3, 4) 3 4
2 (5, 6) 5 6
Pandas 데이터프레임에서 튜플 열을 분할하는 대체 방법 (Python, NumPy, Pandas 활용)
zip() 및 * 연산자 사용:
df[['A1', 'A2']] = zip(*df['A'])
print(df)
explode() 함수 사용 (pandas >= 0.25):
df = df.explode('A')
print(df)
리스트 이해 및 열 할당 사용:
A1 = [x[0] for x in df['A']]
A2 = [x[1] for x in df['A']]
df['A1'] = A1
df['A2'] = A2
print(df)
NumPy 배열 사용:
array = df['A'].to_numpy()
df[['A1', 'A2']] = pd.DataFrame(array)
print(df)
설명:
zip()및*연산자:zip()함수는 여러 개의 이터레이터를 하나의 튜플 시퀀스로 결합합니다.*연산자는 튜플을 언패킹하여 개별 요소를 추출합니다.explode()함수:pandas >= 0.25버전에서 도입된explode()함수는 다차원 데이터 구조를 평평한 데이터프레임으로 변환하는 데 유용합니다.- 리스트 이해 및 열 할당: 리스트 이해를 사용하여 각 튜플의 요소를 추출하고 새 열에 할당할 수 있습니다.
- NumPy 배열: 튜플 열을 NumPy 배열로 변환하고
DataFrame생성자를 사용하여 새 데이터프레임으로 변환할 수 있습니다.
주의 사항:
- 사용하는 Pandas 버전에 따라 일부 방법이 사용 불가능할 수 있습니다.
- 데이터프레임의 크기가 크면 계산 성능을 고려해야 합니다.
- 코드 간결성과 가독성을 위해 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
python numpy pandas
