Python, Pandas를 사용하여 선택한 열의 값의 고유한 조합과 개수를 세는 방법
판다스 데이터 프레임에서 선택한 열의 값의 고유한 조합과 개수를 세는 방법은 무엇입니까?
해결 방법:
다음은 두 가지 방법입니다.
방법 1: groupby()
와 count()
사용
- 선택한 열을 기준으로 데이터 프레임을 그룹화합니다.
count()
를 사용하여 각 그룹의 행 개수를 계산합니다.
import pandas as pd
# 데이터 프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a', 'c'], 'B': [1, 2, 1, 3]})
# 선택한 열 기준으로 그룹화
grouped = df[['A', 'B']].groupby(['A', 'B'])
# 각 그룹의 행 개수 계산
counts = grouped.size()
# 결과 출력
print(counts)
결과:
A B
a 1 2
a 2 1
b 1 1
c 3 1
방법 2: crosstab()
사용
crosstab()
함수를 사용하여 선택한 열의 값의 교차 표를 만듭니다.- 각 셀의 값은 해당 조합의 값 개수입니다.
# 교차 표 생성
counts = pd.crosstab(df['A'], df['B'])
# 결과 출력
print(counts)
B 1 2 3
A
a 2 1 0
b 1 0 0
c 0 0 1
두 방법의 비교:
groupby()
+count()
방법은 더 명확하고 직관적이지만, 더 많은 코드가 필요합니다.crosstab()
방법은 코드가 간결하지만, 결과를 해석하기 어려울 수 있습니다.
참고:
unique()
함수를 사용하여 선택한 열의 고유한 값 목록을 얻을 수 있습니다.value_counts()
함수를 사용하여 각 값의 개수를 얻을 수 있습니다.
예제 코드
import pandas as pd
# 데이터 프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a', 'c'], 'B': [1, 2, 1, 3]})
# 방법 1: groupby()와 count() 사용
# 선택한 열 기준으로 그룹화
grouped = df[['A', 'B']].groupby(['A', 'B'])
# 각 그룹의 행 개수 계산
counts = grouped.size()
# 결과 출력
print(counts)
# 방법 2: crosstab() 사용
# 교차 표 생성
counts = pd.crosstab(df['A'], df['B'])
# 결과 출력
print(counts)
A B
a 1 2
a 2 1
b 1 1
c 3 1
B 1 2 3
A
a 2 1 0
b 1 0 0
c 0 0 1
설명:
- 첫 번째 코드 블록은
groupby()
와count()
함수를 사용하여 선택한 열의 값의 고유한 조합과 개수를 계산합니다. - 두 번째 코드 블록은
crosstab()
함수를 사용하여 선택한 열의 값의 교차 표를 만들고 각 셀의 값은 해당 조합의 값 개수입니다.
대체 방법
itertools.combinations()
함수를 사용하여 선택한 열의 값의 모든 가능한 조합을 생성합니다.- 각 조합에 대해
df.loc[조건]
을 사용하여 해당 조합을 만족하는 행 개수를 계산합니다.
from itertools import combinations
# 선택한 열의 값의 모든 가능한 조합 생성
combinations = list(combinations(df[['A', 'B']], 2))
# 각 조합에 대한 행 개수 계산
counts = [df.loc[(df['A'] == c[0]) & (df['B'] == c[1])].shape[0] for c in combinations]
# 결과 출력
print(counts)
[2, 1, 1]
- 이 방법은
groupby()
또는crosstab()
함수보다 느릴 수 있지만, 더 많은 유연성을 제공합니다. - 예를 들어, 각 조합의 값의 합이나 평균을 계산하는 데 사용할 수 있습니다.
방법 4: defaultdict 사용
collections.defaultdict(int)
를 사용하여 각 조합의 개수를 저장하는 딕셔너리를 만듭니다.- 데이터 프레임의 각 행을 반복하고 해당 행의 값에 대한 딕셔너리의 값을 증가시킵니다.
from collections import defaultdict
# 각 조합의 개수를 저장하는 딕셔너리 생성
counts = defaultdict(int)
# 데이터 프레임의 각 행 반복
for row in df.itertuples():
# 해당 행의 값에 대한 딕셔너리의 값 증가
counts[(row.A, row.B)] += 1
# 결과 출력
print(counts)
defaultdict(<class 'int'>, {(a, 1): 2, (a, 2): 1, (b, 1): 1, (c, 3): 1})
어떤 방법을 사용해야 할지는 특정 요구 사항에 따라 다릅니다.
- 성능이 중요하다면
groupby()
또는crosstab()
함수를 사용하는 것이 좋습니다. - 더 많은 유연성이 필요하다면
itertools.combinations()
함수를 사용하는 것이 좋습니다. - 코드의 간결성이 중요하다면
defaultdict
를 사용하는 것이 좋습니다.
python pandas