Pandas에서 목록이 포함된 열의 열 값을 효율적으로 조회하는 방법
Pandas에서 목록이 포함된 열의 열 값을 효율적으로 조회하는 방법
loc 인덱싱 사용:
- 가장 기본적인 방법으로 특정 행과 열을 지정하여 값을 조회합니다.
- 단일 값을 조회할 때 효율적이지만, 여러 행 또는 조건에 대한 조회에는 비효율적일 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터 예시
data = {'animal': ['dog', 'cat', 'bird'], 'foods': [['meat', 'bone'], ['fish', 'catnip'], ['seeds', 'worms']]}
df = pd.DataFrame(data)
# 특정 행의 특정 열 값 조회
animal = df.loc[0, 'animal'] # 'dog' 출력
foods = df.loc[1, 'foods'] # ['fish', 'catnip'] 출력
# 여러 행의 특정 열 값 조회 (비효율적)
animals = df.loc[[0, 1], 'animal'] # ['dog', 'cat'] 출력
all_foods = df.loc[:, 'foods'] # 모든 행의 'foods' 열 데이터프레임 출력
isin 사용:
- 특정 값이 포함된 행을 필터링하여 조회하는 방법입니다.
- 특정 값을 포함하는 행만 조회해야 하는 경우에 효율적입니다.
# 특정 값을 포함하는 행의 특정 열 값 조회
meat_eaters = df[df['foods'].isin(['meat', 'bone'])]['animal'] # ['dog'] 출력
apply 함수 사용:
- 각 행 또는 열에 함수를 적용하여 데이터를 변형하는 방법입니다.
- 복잡한 조건에 따라 값을 조회하거나, 새로운 열을 생성하는 경우에 유용합니다.
# 특정 조건에 맞는 행의 특정 열 값 조회
def get_first_food(foods):
return foods[0]
first_foods = df['foods'].apply(get_first_food) # ['meat', 'fish', 'seeds'] 출력
벡터화된 연산 사용:
- NumPy와 같은 라이브러리를 활용하여 벡터 연산을 통해 효율성을 높일 수 있습니다.
- 데이터 양이 많고 연산이 복잡한 경우에 유용합니다.
import numpy as np
# 특정 값을 포함하는 행의 특정 열 값 조회 (NumPy 이용)
meat_eaters = df[np.isin(df['foods'].values.ravel(), ['meat', 'bone'])]['animal'] # ['dog'] 출력
query 함수 사용:
- SQL 문과 유사한 문자열을 사용하여 데이터를 조회하는 방법입니다.
- 간결하고 읽기 쉬운 코드를 작성할 수 있으며, 다양한 조건을 표현하는데 유용합니다.
# 특정 값을 포함하는 행의 특정 열 값 조회 (query 이용)
first_foods = df.query("foods.str.contains('meat') or foods.str.contains('bone')")['animal'] # ['dog'] 출력
최적의 방법 선택:
- 위에 소개된 방법들 각각 장단점이 있으며, 상황에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
- 데이터 양, 연산 복잡도, 코드 가독성 등을 고려하여 최적의 방법을 선택해야 합니다.
- Pandas 공식 문서 및 다른 자료들을 참고하여 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터 예시
data = {'animal': ['dog', 'cat', 'bird'],
'foods': [['meat', 'bone'], ['fish', 'catnip'], ['seeds', 'worms']]}
df = pd.DataFrame(data)
# 1. loc 인덱싱 사용
# 특정 행의 특정 열 값 조회
animal = df.loc[0, 'animal'] # 'dog' 출력
foods = df.loc[1, 'foods'] # ['fish', 'catnip'] 출력
# 여러 행의 특정 열 값 조회 (비효율적)
animals = df.loc[[0, 1], 'animal'] # ['dog', 'cat'] 출력
all_foods = df.loc[:, 'foods'] # 모든 행의 'foods' 열 데이터프레임 출력
# 2. isin 사용
# 특정 값을 포함하는 행의 특정 열 값 조회
meat_eaters = df[df['foods'].isin(['meat', 'bone'])]['animal'] # ['dog'] 출력
# 3. apply 함수 사용
# 특정 조건에 맞는 행의 특정 열 값 조회
def get_first_food(foods):
return foods[0]
first_foods = df['foods'].apply(get_first_food) # ['meat', 'fish', 'seeds'] 출력
# 4. 벡터화된 연산 사용
import numpy as np
# 특정 값을 포함하는 행의 특정 열 값 조회 (NumPy 이용)
meat_eaters = df[np.isin(df['foods'].values.ravel(), ['meat', 'bone'])]['animal'] # ['dog'] 출력
# 5. query 함수 사용
# 특정 값을 포함하는 행의 특정 열 값 조회 (query 이용)
first_foods = df.query("foods.str.contains('meat') or foods.str.contains('bone')")['animal'] # ['dog'] 출력
Pandas에서 목록이 포함된 열의 열 값을 효율적으로 조회하는 대체 방법
map 함수 사용:
apply
함수와 유사하지만,map
함수는 결과를 새로운 열로 저장하지 않고 바로 반환합니다.
# 특정 조건에 맞는 행의 특정 열 값 조회 (map 이용)
def get_first_food(foods):
return foods[0]
first_foods = df['foods'].map(get_first_food) # ['meat', 'fish', 'seeds'] 출력
list comprehension 사용:
- 간단한 조건에 따라 값을 조회할 때 간결하게 코드를 작성할 수 있습니다.
# 특정 값을 포함하는 행의 특정 열 값 조회 (list comprehension 이용)
first_foods = [food[0] for food in df['foods'] if 'meat' in food or 'bone' in food] # ['dog'] 출력
lambda 함수 사용:
- 익명 함수를 사용하여 코드를 더욱 간결하게 작성할 수 있습니다.
# 특정 값을 포함하는 행의 특정 열 값 조회 (lambda 이용)
first_foods = df['foods'].apply(lambda x: x[0] if 'meat' in x or 'bone' in x else None) # ['dog', None, None] 출력
Numpy 연산 활용:
- NumPy의 벡터 연산 기능을 활용하여 계산 속도를 높일 수 있습니다.
import numpy as np
# 특정 값을 포함하는 행의 특정 열 값 조회 (NumPy 이용)
rows = np.where((df['foods'].values[:, 0] == 'meat') | (df['foods'].values[:, 1] == 'bone'))[0]
first_foods = df.loc[rows, 'animal'].tolist() # ['dog'] 출력
고성능 라이브러리 활용:
- Vaex 또는 Dask와 같은 고성능 라이브러리를 활용하면 더욱 큰 데이터셋에서도 효율적으로 작업할 수 있습니다.
주의 사항:
- 코드의 가독성, 성능, 데이터 크기 등을 고려하여 최적의 방법을 선택해야 합니다.
python pandas