Pandas에서 DataFrame를 효율적으로 반복하는 방법
다음은 Pandas에서 DataFrame를 효율적으로 반복하는 몇 가지 방법입니다.
벡터화 사용:
Pandas는 벡터화 연산을 지원하여 루프 없이 전체 DataFrame에 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 일반적으로 루프보다 훨씬 빠릅니다.
예를 들어, DataFrame의 모든 열에 평균을 계산하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 벡터화 연산을 사용하여 열 평균 계산
means = df.mean(axis=0)
# 출력
print(means)
iterrows() 사용:
iterrows() 함수는 DataFrame의 각 행을 반복하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 벡터화 연산이 불가능한 경우에 유용합니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame({'A': ['apple', 'banana', 'cherry'], 'B': [1, 2, 3]})
# iterrows()를 사용하여 각 행 반복
for index, row in df.iterrows():
# 문자열 처리
processed_row = row['A'].upper() + ' ' + str(row['B'])
# 처리된 행 출력
print(processed_row)
apply() 사용:
import pandas as pd
# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# apply()를 사용하여 각 행에 제곱 계산
df_squared = df.apply(lambda x: x ** 2)
# 출력
print(df_squared)
iloc[] 사용:
iloc[] 인덱싱을 사용하여 DataFrame의 특정 행 또는 열에 직접 액세스할 수 있습니다. 이는 루프가 필요하지 않기 때문에 작은 DataFrame에 대해 빠릅니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# iloc[]를 사용하여 세 번째 행에 액세스
third_row = df.iloc[2]
# 출력
print(third_row)
to_numpy() 사용:
to_numpy() 함수는 DataFrame을 NumPy 배열로 변환합니다. NumPy 배열은 Pandas DataFrame보다 빠르게 처리될 수 있으므로 이는 속도가 중요한 경우 유용합니다.
예를 들어, NumPy 배열을 사용하여 DataFrame의 모든 값에 로그를 취하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.
import pandas as pd
import numpy as np
# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# to_numpy()를 사용하여 NumPy 배열로 변환
array = df.to_numpy()
# NumPy 배열에 로그 취하기
log_array = np.log(array)
# 출력
print(log_array)
예제 코드
import pandas as pd
# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 벡터화 연산을 사용하여 열 평균 계산
means = df.mean(axis=0)
# 출력
print(means)
import pandas as pd
# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame({'A': ['apple', 'banana', 'cherry'], 'B': [1, 2, 3]})
# iterrows()를 사용하여 각 행 반복
for index, row in df.iterrows():
# 문자열 처리
processed_row = row['A'].upper() + ' ' + str(row['B'])
# 처리된 행 출력
print(processed_row)
import pandas as pd
# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# apply()를 사용하여 각 행에 제곱 계산
df_squared = df.apply(lambda x: x ** 2)
# 출력
print(df_squared)
import pandas as pd
# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# iloc[]를 사용하여 세 번째 행에 액세스
third_row = df.iloc[2]
# 출력
print(third_row)
import pandas as pd
import numpy as np
# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# to_numpy()를 사용하여 NumPy 배열로 변환
array = df.to_numpy()
# NumPy 배열에 로그 취하기
log_array = np.log(array)
# 출력
print(log_array)
이 코드는 다양한 상황에서 DataFrame를 반복하는 방법을 보여줍니다. 사용해야 할 최적의 방법은 특정 상황에 따라 다릅니다.
참고:
- 이 코드는 Python 3.7 및 Pandas 1.0.1에서 테스트되었습니다.
- 다른 Python 버전 또는 Pandas 버전을 사용하는 경우 코드를 조정해야 할 수도 있습니다.
Pandas에서 DataFrame를 반복하는 대체 방법
- 다중 처리:
multiprocessing모듈을 사용하여 여러 프로세스에서 작업을 병렬 처리할 수 있습니다. 이는 큰 DataFrame을 처리할 때 유용할 수 있습니다. - Dask: Dask는 분산 데이터 분석 라이브러리로서 큰 DataFrame을 처리할 때 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- Vaex: Vaex는 고성능 DataFrame 라이브러리로서 Pandas보다 빠르게 DataFrame을 처리할 수 있습니다.
- Cython: Cython은 Python 코드를 C 언어로 컴파일하는 데 사용할 수 있는 도구입니다. 이를 사용하면 Pandas 코드를 속도 향상시킬 수 있습니다.
사용해야 할 최적의 방법은 DataFrame의 크기, 컴퓨터의 성능 및 작업의 유형에 따라 다릅니다. 일반적으로 벡터화 연산을 사용하는 것이 가장 빠르지만 항상 가능한 것은 아닙니다. iterrows() 및 apply() 함수는 벡터화가 불가능한 경우에 유용할 수 있습니다. iloc[] 인덱싱은 작은 DataFrame에 대해 빠르지만 큰 DataFrame에는 적합하지 않습니다. multiprocessing, Dask, Vaex 및 Cython은 큰 DataFrame을 처리할 때 성능을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다.
- 이러한 방법은 더 복잡할 수 있습니다. 사용하기 전에 자세히 알아보는 것이 좋습니다.
- 모든 방법이 모든 시스템에서 사용 가능한 것은 아닙니다. 사용 가능한 방법은 시스템에 따라 다릅니다.
python pandas performance
