Python Pandas Dataframe에 여러 열을 한 번에 할당하는 방법
2024-07-27
Python Pandas Dataframe에 여러 열을 한 번에 할당하는 방법
딕셔너리 사용
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
# 딕셔너리로 여러 열을 한 번에 할당
df = df.assign(
col1=[1, 2, 3],
col2=["a", "b", "c"],
col3=[True, False, True],
)
print(df)
# col1 col2 col3
# 0 1 a True
# 1 2 b False
# 2 3 c True
zip() 함수 사용
df = df.assign(
col1=list(range(1, 4)),
col2=list("abc"),
col3=[True, False, True],
)
print(df)
# col1 col2 col3
# 0 1 a True
# 1 2 b False
# 2 3 c True
Lambda 표현식 사용
df = df.assign(
col1=lambda x: x["col2"].str.len(),
col2=lambda x: x["col1"] * 2,
col3=lambda x: x["col1"] % 2 == 0,
)
print(df)
# col1 col2 col3
# 0 1 2 False
# 1 2 4 True
# 2 3 6 False
DataFrame 생성자 사용
df = pd.DataFrame(
{
"col1": [1, 2, 3],
"col2": ["a", "b", "c"],
"col3": [True, False, True],
}
)
print(df)
# col1 col2 col3
# 0 1 a True
# 1 2 b False
# 2 3 c True
추가 정보
- 위 코드 예시에서
df는 기존 DataFrame입니다. 새 DataFrame을 만들려면 빈 DataFrame을 만들어야 합니다. assign()메서드는 새로운 열을 만들거나 기존 열을 수정하는 데 사용할 수 있습니다.- Lambda 표현식을 사용하면 더욱 복잡한 계산을 수행하여 새로운 열을 만들 수 있습니다.
DataFrame생성자를 사용하면 한 번에 여러 열을 포함하는 DataFrame을 만들 수 있습니다.
예제 코드
import pandas as pd
# 1. 딕셔너리 사용
df = pd.DataFrame()
df = df.assign(
col1=[1, 2, 3],
col2=["a", "b", "c"],
col3=[True, False, True],
)
print(df)
# col1 col2 col3
# 0 1 a True
# 1 2 b False
# 2 3 c True
# 2. `zip()` 함수 사용
df = df.assign(
col1=list(range(1, 4)),
col2=list("abc"),
col3=[True, False, True],
)
print(df)
# col1 col2 col3
# 0 1 a True
# 1 2 b False
# 2 3 c True
# 3. Lambda 표현식 사용
df = df.assign(
col1=lambda x: x["col2"].str.len(),
col2=lambda x: x["col1"] * 2,
col3=lambda x: x["col1"] % 2 == 0,
)
print(df)
# col1 col2 col3
# 0 1 2 False
# 1 2 4 True
# 2 3 6 False
# 4. `DataFrame` 생성자 사용
df = pd.DataFrame(
{
"col1": [1, 2, 3],
"col2": ["a", "b", "c"],
"col3": [True, False, True],
}
)
print(df)
# col1 col2 col3
# 0 1 a True
# 1 2 b False
# 2 3 c True
설명
- 딕셔너리 사용:
assign()메서드와 딕셔너리를 사용하여 여러 열을 한 번에 할당할 수 있습니다. 딕셔너리의 키는 열 이름이고 값은 열 데이터입니다. - zip() 함수 사용:
zip()함수를 사용하여 여러 열 데이터를 하나의 리스트로 만들고assign()메서드에 전달할 수 있습니다.
Python Pandas Dataframe에 여러 열을 한 번에 할당하는 대체 방법
concat() 메서드 사용
df = pd.concat([df, pd.DataFrame({"col1": [1, 2, 3], "col2": ["a", "b", "c"]})], axis=1)
print(df)
# col1 col2
# 0 1 a
# 1 2 b
# 2 3 c
join() 메서드 사용
df = df.join(pd.DataFrame({"col1": [1, 2, 3], "col2": ["a", "b", "c"]}))
print(df)
# col1 col2
# 0 1 a
# 1 2 b
# 2 3 c
update() 메서드 사용
df.update(pd.DataFrame({"col1": [1, 2, 3], "col2": ["a", "b", "c"]}))
print(df)
# col1 col2
# 0 1 a
# 1 2 b
# 2 3 c
리스트 컴프리헨션 사용
df["col1"] = [1, 2, 3]
df["col2"] = ["a", "b", "c"]
print(df)
# col1 col2
# 0 1 a
# 1 2 b
# 2 3 c
NumPy 배열 사용
import numpy as np
df["col1"] = np.array([1, 2, 3])
df["col2"] = np.array(["a", "b", "c"])
print(df)
# col1 col2
# 0 1 a
# 1 2 b
# 2 3 c
선택 방법
위 방법 중 어떤 방법을 사용할지는 상황에 따라 다릅니다. 일반적으로 다음과 같은 경우를 고려해야 합니다.
- 데이터의 형식: 데이터가 딕셔너리, 리스트, NumPy 배열 등 어떤 형식인지 고려해야 합니다.
- 데이터의 크기: 데이터의 크기가 크면
concat()메서드나join()메서드를 사용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다. - 코드의 간결성: 코드의 간결성을 위해 Lambda 표현식이나 리스트 컴프리헨션을 사용할 수 있습니다.
python pandas dataframe
