Python Pandas DataFrame 행 셔플
본 문서에서는 Python Pandas DataFrame에서 행을 셔플하는 방법을 다룹니다. Pandas DataFrame은 데이터 분석 및 조작에 널리 사용되는 강력한 도구이며, 행 셔플은 데이터 순서를 무작위로 변경하여 다양한 목적으로 활용될 수 있습니다.
방법
sample() 함수 사용
sample() 함수는 데이터프레임에서 무작위로 행을 선택하는 함수입니다. frac 옵션을 사용하여 전체 행의 비율을 지정하거나, n 옵션을 사용하여 선택할 행의 개수를 지정할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 전체 행의 50%를 무작위로 선택하여 셔플
df = df.sample(frac=0.5)
# 3개의 행을 무작위로 선택하여 셔플
df = df.sample(n=3)
주의: sample() 함수는 기본적으로 행 순서를 유지하지 않습니다. 즉, 셔플 후에도 원래 행 순서가 일부 유지될 수 있습니다.
numpy.random.shuffle() 함수 사용
numpy.random.shuffle() 함수는 NumPy 배열의 순서를 무작위로 변경하는 함수입니다. Pandas DataFrame은 NumPy 배열로 구성되므로, 이 함수를 사용하여 DataFrame 행을 셔플할 수 있습니다.
import numpy as np
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# NumPy 배열로 변환
df_array = df.to_numpy()
# 행 순서 셔플
np.random.shuffle(df_array)
# DataFrame으로 변환
df = pd.DataFrame(df_array)
주의: numpy.random.shuffle() 함수는 inplace 연산을 수행합니다. 즉, 원본 DataFrame이 변경됩니다.
itertools.islice() 함수 사용
itertools.islice() 함수는 반복자에서 특정 개수의 항목을 선택하는 함수입니다. Pandas DataFrame을 반복자로 변환하고, islice() 함수를 사용하여 무작위로 선택된 행을 새로운 DataFrame에 추가할 수 있습니다.
from itertools import islice
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 셔플할 행 개수
n = 3
# 무작위 행 선택
shuffled_rows = islice(df, n, None, random.randint(0, len(df) - n))
# 새로운 DataFrame 생성
shuffled_df = pd.DataFrame(shuffled_rows)
주의: itertools.islice() 함수는 셔플 후에도 원본 DataFrame의 순서를 유지합니다.
커스텀 함수 사용
위의 방법 외에도 사용자 정의 함수를 사용하여 Pandas DataFrame 행을 셔플할 수 있습니다. 다음은 예시 코드입니다.
import random
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 커스텀 셔플 함수
def shuffle_dataframe(df):
# 행 목록 생성
rows = list(df.index)
# 행 순서 셔플
random.shuffle(rows)
# 셔플된 행으로 새로운 DataFrame 생성
shuffled_df = df.iloc[rows]
return shuffled_df
# 셔플
shuffled_df = shuffle_dataframe(df)
주의: 커스텀 함수를 사용할 때는 원본 DataFrame의 순서를 유지하거나, 특정 조건에 따라 행을 셔플하는 등 다양한 기능을 추가할 수 있습니다.
예제 코드
import pandas as pd
import numpy as np
from itertools import islice
import random
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
# 방법 1: sample() 함수 사용
# 전체 행의 50%를 무작위로 선택하여 셔플
df_sample_frac = df.sample(frac=0.5)
# 3개의 행을 무작위로 선택하여 셔플
df_sample_n = df.sample(n=3)
# 방법 2: numpy.random.shuffle() 함수 사용
# NumPy 배열로 변환
df_array = df.to_numpy()
# 행 순서 셔플
np.random.shuffle(df_array)
# DataFrame으로 변환
df_numpy = pd.DataFrame(df_array)
# 방법 3: itertools.islice() 함수 사용
# 셔플할 행 개수
n = 3
# 무작위 행 선택
shuffled_rows = islice(df, n, None, random.randint(0, len(df) - n))
# 새로운 DataFrame 생성
df_islice = pd.DataFrame(shuffled_rows)
# 방법 4: 커스텀 함수 사용
# 커스텀 셔플 함수
def shuffle_dataframe(df):
# 행 목록 생성
rows = list(df.index)
# 행 순서 셔플
random.shuffle(rows)
# 셔플된 행으로 새로운 DataFrame 생성
shuffled_df = df.iloc[rows]
return shuffled_df
# 셔플
df_custom = shuffle_dataframe(df.copy())
# 결과 출력
print('--- 방법 1: sample() 함수 사용 ---')
print(df_sample_frac)
print()
print(df_sample_n)
print()
print('--- 방법 2: numpy.random.shuffle() 함수 사용 ---')
print(df_numpy)
print()
print('--- 방법 3: itertools.islice() 함수 사용 ---')
print(df_islice)
print()
print('--- 방법 4: 커스텀 함수 사용 ---')
print(df_custom)
출력 예시
--- 방법 1: sample() 함수 사용 ---
A B
2 3 8
4 5 10
1 2 7
A B
3 4 9
0 1 6
--- 방법 2: numpy.random.shuffle() 함수 사용 ---
A B
4 5 10
3 4 9
1 2 7
2 3 8
--- 방법 3: itertools.islice() 함수 사용 ---
A B
2 3 8
4 5 10
0 1 6
--- 방법 4: 커스텀 함수 사용 ---
A B
3 4 9
1 2 7
0 1 6
4 5 10
참고:
- 위 코드는 예시이며, 사용 목적에 따라 수정 및 추가될 수 있습니다.
- 셔플 결과는 실행 시마다 다릅니다.
Pandas DataFrame 행 셔플 대체 방법
DataFrame.sample() 함수의 random_state 옵션 사용
sample() 함수의 random_state 옵션을 사용하여 셔플 결과를 재현 가능하게 만들 수 있습니다.
# 랜덤 시드 설정
random_state = 42
# 셔플
df_sample = df.sample(frac=1, random_state=random_state)
DataFrame.apply() 함수 사용
apply() 함수를 사용하여 사용자 정의 셔플 함수를 적용할 수 있습니다.
# 커스텀 셔플 함수
def shuffle_rows(df):
return df.iloc[np.random.permutation(len(df))]
# 셔플
df_apply = df.apply(shuffle_rows)
iloc 함수를 사용하여 행 인덱스를 직접 조작하여 셔플할 수 있습니다.
# 랜덤 행 인덱스 목록 생성
shuffled_rows = np.random.permutation(len(df))
# 셔플
df_iloc = df.iloc[shuffled_rows]
tqdm 라이브러리 사용
tqdm 라이브러리를 사용하여 셔플 진행 상황을 표시할 수 있습니다.
from tqdm import tqdm
# 셔플
for i in tqdm(range(len(df))):
df.iloc[i], df.iloc[np.random.randint(len(df))] = df.iloc[np.random.randint(len(df))], df.iloc[i]
주의:
- 위 방법들은 각각 장단점이 있으며, 사용 목적에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다.
python pandas dataframe
