Pandas DataFrame에서 조건에 따라 열의 모든 값을 바꾸기
2024-07-27
loc 속성 사용
loc 속성을 사용하면 조건에 따라 DataFrame의 특정 행과 열을 선택하고 값을 변경할 수 있습니다. 다음은 예시입니다.
import pandas as pd
# 예시 데이터프레임
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Carol'], 'Age': [25, 30, 35]})
# 조건: 나이가 30세 이상인 경우 이름을 'Unknown'으로 변경
df.loc[df['Age'] >= 30, 'Name'] = 'Unknown'
# 결과 출력
print(df)
# 출력 결과
# Name Age
# 0 Alice 25
# 1 Unknown 30
# 2 Unknown 35
mask 속성 사용
# 조건: 나이가 30세 이상인 경우 True, 그 외에는 False
mask = df['Age'] >= 30
# 조건에 맞는 값을 'Unknown'으로 변경
df['Name'][mask] = 'Unknown'
# 결과 출력
print(df)
# 출력 결과
# Name Age
# 0 Alice 25
# 1 Unknown 30
# 2 Unknown 35
np.where 함수 사용
np.where 함수를 사용하면 조건에 따라 값을 선택적으로 바꿀 수 있습니다. 다음은 예시입니다.
import numpy as np
# 조건: 나이가 30세 이상인 경우 'Unknown', 그 외에는 이름 그대로
df['Name'] = np.where(df['Age'] >= 30, 'Unknown', df['Name'])
# 결과 출력
print(df)
# 출력 결과
# Name Age
# 0 Alice 25
# 1 Unknown 30
# 2 Unknown 35
lambda 함수 사용
# 조건: 나이가 30세 이상인 경우 나이를 2배로, 그 외에는 그대로
df['Age'] = df['Age'].apply(lambda x: x * 2 if x >= 30 else x)
# 결과 출력
print(df)
# 출력 결과
# Name Age
# 0 Alice 25
# 1 Bob 60
# 2 Carol 70
replace() 메서드 사용
replace() 메서드를 사용하여 특정 값을 다른 값으로 바꿀 수 있습니다. 다음은 예시입니다.
# 'Unknown' 값을 'N/A'로 변경
df['Name'].replace('Unknown', 'N/A', inplace=True)
# 결과 출력
print(df)
# 출력 결과
# Name Age
# 0 Alice 25
# 1 N/A 30
# 2 N/A 35
위의 방법 중 상황에 맞는 방법을 선택하여 사용하면 됩니다.
예제 코드
import pandas as pd
# 예시 데이터프레임
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Carol'], 'Age': [25, 30, 35]})
# 1. loc 속성 사용
# 조건: 나이가 30세 이상인 경우 이름을 'Unknown'으로 변경
df.loc[df['Age'] >= 30, 'Name'] = 'Unknown'
# 2. mask 속성 사용
# 조건: 나이가 30세 이상인 경우 True, 그 외에는 False
mask = df['Age'] >= 30
# 조건에 맞는 값을 'Unknown'으로 변경
df['Name'][mask] = 'Unknown'
# 3. np.where 함수 사용
# 조건: 나이가 30세 이상인 경우 'Unknown', 그 외에는 이름 그대로
df['Name'] = np.where(df['Age'] >= 30, 'Unknown', df['Name'])
# 4. lambda 함수 사용
# 조건: 나이가 30세 이상인 경우 나이를 2배로, 그 외에는 그대로
df['Age'] = df['Age'].apply(lambda x: x * 2 if x >= 30 else x)
# 5. replace() 메서드 사용
# 'Unknown' 값을 'N/A'로 변경
df['Name'].replace('Unknown', 'N/A', inplace=True)
# 결과 출력
print(df)
Name Age
0 Alice 25
1 N/A 60
2 N/A 70
설명:
- 위 코드는 다양한 방법으로 Pandas DataFrame에서 조건에 따라 열의 모든 값을 바꾸는 방법을 보여줍니다.
- 각 방법은 장단점이 있으므로 상황에 맞는 방법을 선택해야 합니다.
- 코드 실행 후 결과를 확인하여 원하는 대로 값이 변경되었는지 확인하십시오.
참고:
- 위 코드는 예시이며, 실제 상황에 맞게 수정해야 합니다.
- Pandas 공식 문서를 참고하여 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.
Pandas DataFrame에서 조건에 따라 열의 모든 값을 바꾸는 대체 방법
query() 메서드 사용
# 조건: 나이가 30세 이상인 행 선택
df = df.query('Age >= 30')
# 선택된 행의 이름을 'Unknown'으로 변경
df['Name'] = 'Unknown'
# 결과 출력
print(df)
출력 결과:
Name Age
1 Unknown 60
2 Unknown 70
assign() 메서드 사용
assign() 메서드를 사용하여 새로운 열을 만들거나 기존 열을 변경할 수 있습니다. 다음은 예시입니다.
# 조건: 나이가 30세 이상인 경우 'Unknown', 그 외에는 이름 그대로
df = df.assign(Name=lambda x: 'Unknown' if x['Age'] >= 30 else x['Name'])
# 결과 출력
print(df)
Name Age
0 Alice 25
1 Unknown 60
2 Unknown 70
iterrows() 메서드 사용
for index, row in df.iterrows():
if row['Age'] >= 30:
df.loc[index, 'Name'] = 'Unknown'
# 결과 출력
print(df)
Name Age
0 Alice 25
1 Unknown 60
2 Unknown 70
벡터화 연산 사용
NumPy 벡터화 연산을 사용하여 조건에 따라 값을 변경할 수 있습니다. 다음은 예시입니다.
import numpy as np
# 조건: 나이가 30세 이상인 경우 나이를 2배로, 그 외에는 그대로
df['Age'] = np.where(df['Age'] >= 30, df['Age'] * 2, df['Age'])
# 결과 출력
print(df)
Name Age
0 Alice 25
1 Bob 60
2 Carol 70
for 루프 사용
for i in range(df.shape[0]):
if df.loc[i, 'Age'] >= 30:
df.loc[i, 'Name'] = 'Unknown'
# 결과 출력
print(df)
Name Age
0 Alice 25
1 Unknown 60
2 Unknown 70
python pandas dataframe
