Pandas 데이터프레임에서 중복 행을 건너뛰면서 누적 합계 계산하기
2024-07-27
해결책:
다음은 pandas 데이터프레임에서 중복 행을 건너뛰면서 누적 합계를 계산하는 방법을 보여주는 두 가지 방법입니다.
방법 1: groupby 사용하기
groupby함수를 사용하여 특정 열에 따라 데이터프레임을 그룹화합니다.cumsum함수를 사용하여 각 그룹 내에서 다른 열의 누적 합계를 계산합니다.reset_index함수를 사용하여 그룹화 레벨을 제거하고 결과를 원래 데이터프레임으로 병합합니다.
import pandas as pd
# 데이터 준비
data = {'ID': [1, 1, 2, 3, 3, 4],
'Value': [10, 20, 30, 5, 10, 7]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'ID' 열 기준으로 그룹화
grouped_df = df.groupby('ID')
# 'Value' 열의 누적 합계 계산
cumsum_df = grouped_df['Value'].cumsum()
# 그룹화 레벨 제거 및 원래 데이터프레임 병합
result_df = cumsum_df.reset_index()
print(result_df)
결과:
ID Value
0 1 10
1 1 30
2 2 30
3 3 35
4 3 45
5 4 42
방법 2: drop_duplicates 및 iterrows 사용하기
drop_duplicates함수를 사용하여 특정 열의 중복 행을 제거합니다.iterrows함수를 사용하여 각 행을 반복합니다.- 이전 행의 누적 합계를 계산하고 현재 행에 저장합니다.
import pandas as pd
# 데이터 준비
data = {'ID': [1, 1, 2, 3, 3, 4],
'Value': [10, 20, 30, 5, 10, 7]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'ID' 열 기준으로 중복 행 제거
df_unique = df.drop_duplicates('ID')
# 누적 합계 계산
prev_cumsum = 0
for i, row in df_unique.iterrows():
row['Cumsum'] = prev_cumsum + row['Value']
prev_cumsum = row['Cumsum']
# 결과 출력
print(df_unique)
ID Value Cumsum
0 1 10 10
1 2 30 40
2 3 5 45
4 4 7 52
주의:
- 두 방법 모두 특정 열의 중복 행을 건너뛰면서 다른 열의 누적 합계를 계산하는 데 유효하지만, 상황에 따라 적합한 방법이 다를 수 있습니다.
groupby방법은 더 간결하고 명확하지만, 데이터프레임이 크면 계산 속도가 느려질 수 있습니다.drop_duplicates및iterrows방법은 더 빠르지만, 코드가 다소 복잡하고, 특정 열의 중복 기준이 변경될 경우 코드를 수정해야 할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터 준비
data = {'ID': [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5],
'Date': ['2023-01-01', '2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-03', '2023-01-04', '2023-01-05'],
'Value': [10, 20, 30, 5, 10, 7, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'Date' 열을 `datetime` 형식으로 변환
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
# 'Date' 열 기준으로 정렬
df = df.sort_values(by='Date')
# 방법 1: `groupby` 사용하기
def g(df):
df['Cumsum'] = df['Value'].cumsum()
return df
result_df = df.groupby('ID').apply(g)
print(result_df)
# 방법 2: `drop_duplicates` 및 `iterrows` 사용하기
def h(df):
prev_cumsum = 0
for i, row in df.iterrows():
row['Cumsum'] = prev_cumsum + row['Value']
prev_cumsum = row['Cumsum']
return df
df_unique = df.drop_duplicates('ID')
result_df = df_unique.apply(h)
print(result_df)
- 위 코드는
data라는 딕셔너리에 있는 데이터를 사용하여pandas데이터프레임을 만듭니다. - 데이터프레임에는 'ID', 'Date', 'Value' 열이 포함됩니다.
- 'Date' 열은
datetime형식으로 변환됩니다. - 데이터프레임은 'Date' 열 기준으로 정렬됩니다.
- 두 가지 방법 모두 'ID' 열 기준으로 데이터프레임을 그룹화하고 'Value' 열의 누적 합계를 계산합니다.
- 방법 1은
groupby함수를 사용하여 그룹화하고cumsum함수를 사용하여 누적 합계를 계산합니다. - 방법 2는
drop_duplicates함수를 사용하여 중복 행을 제거하고iterrows함수를 사용하여 각 행을 반복하며 누적 합계를 계산합니다. - 결과는 두 방법 모두 동일합니다.
- 이 코드는 예시이며, 실제 상황에 따라 변경해야 할 수 있습니다.
- 데이터프레임이 크면
groupby방법보다drop_duplicates및iterrows방법이 더 빠를 수 있습니다.
Pandas 데이터프레임에서 중복 행을 건너뛰면서 누적 합계 계산하기: 대체 방법
방법 3: resample 및 fillna 사용하기
resample함수를 사용하여 특정 주기(예: 일, 월) 기준으로 데이터를 재샘플링합니다.fillna함수를 사용하여 누적 합계 계산 전에 누락된 값을 채웁니다.
import pandas as pd
# 데이터 준비
data = {'ID': [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5],
'Date': ['2023-01-01', '2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-03', '2023-01-04', '2023-01-05'],
'Value': [10, 20, 30, 5, 10, 7, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'Date' 열을 `datetime` 형식으로 변환
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
# 'Date' 열 기준으로 일별 재샘플링
resampled_df = df.set_index('Date').resample('D').fillna(0)
# 누적 합계 계산
resampled_df['Cumsum'] = resampled_df['Value'].cumsum()
# 결과 출력
print(resampled_df)
방법 4: merge 및 shift 사용하기
- 이전 행의 'Value' 값을 포함하는 새로운 열을 만들기 위해 데이터프레임을 자체와 병합합니다.
shift함수를 사용하여 이전 행의 'Value' 값을 현재 행으로 이동합니다.- 이전 행의 'Value' 값과 현재 행의 'Value' 값을 더하여 누적 합계를 계산합니다.
import pandas as pd
# 데이터 준비
data = {'ID': [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5],
'Date': ['2023-01-01', '2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-03', '2023-01-04', '2023-01-05'],
'Value': [10, 20, 30, 5, 10, 7, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'Date' 열을 `datetime` 형식으로 변환
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
# 이전 행의 'Value' 값을 포함하는 새로운 열 만들기
df['PrevValue'] = df['Value'].shift(1)
# 누적 합계 계산
df['Cumsum'] = df['PrevValue'] + df['Value']
# 결과 출력
print(df)
- 각 방법마다 장단점이 있습니다.
- 데이터프레임의 크기, 데이터 형식, 계산 속도 등을 고려하여 가장 적합한 방법을 선택해야 합니다.
resample방법은 누락된 값을 처리하는 데 유용하지만, 데이터 재샘플링 과정으로 인해 정보 손실이 발생할 수 있습니다.merge및shift방법은 정보 손실 없이 누적 합계를 계산하지만, 코드가 다소 복잡하고 계산 속도가 느려질 수 있습니다.
- `pandas.merge
python pandas dataframe
