Pandas 데이터프레임에서 리스트 값으로 행 선택하기

2024-08-13

이해하기 쉬운 설명

Pandas 데이터프레임은 마치 엑셀 시트와 비슷하게 데이터를 표 형태로 저장하는 파이썬 라이브러리입니다. 데이터프레임에서 특정 행을 선택하는 방법은 여러 가지가 있는데, 그 중 하나가 리스트를 이용하는 방법입니다.

예를 들어, 학생들의 이름과 점수가 저장된 데이터프레임이 있다고 가정해 봅시다. 여기서 '홍길동', '이순신' 두 학생의 정보만 추출하고 싶다면, 이 두 이름을 리스트로 만들어서 데이터프레임에 전달하면 됩니다.

코드 예시

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
data = {'이름': ['홍길동', '이순신', '강감찬', '신사임당'],
        '점수': [90, 85, 92, 88]}
df = pd.DataFrame(data)

# 선택할 행의 이름을 리스트로 저장
select_names = ['홍길동', '이순신']

# 리스트 값을 이용하여 행 선택
selected_df = df[df['이름'].isin(select_names)]

print(selected_df)

코드 해설

데이터프레임 생성: pandas 라이브러리를 이용하여 학생들의 이름과 점수를 포함하는 데이터프레임 df를 생성합니다.
선택할 행의 이름 리스트: select_names 리스트에 선택하고 싶은 학생들의 이름을 저장합니다.
행 선택: df[df['이름'].isin(select_names)] 부분에서 실제로 행을 선택합니다.
- df['이름']: 데이터프레임의 '이름' 열을 선택합니다.
- isin(select_names): '이름' 열의 값이 select_names 리스트에 포함되어 있는지 확인합니다.
- df[]: 위의 조건에 맞는 행만 추출하여 새로운 데이터프레임 selected_df에 저장합니다.

핵심 개념

isin(): 특정 값이 리스트에 포함되어 있는지 확인하는 메서드입니다.
boolean indexing: 조건에 맞는 행만 선택하는 방법으로, isin()과 같은 메서드를 이용하여 boolean 값(True, False)을 생성하고 이를 인덱싱에 사용합니다.

응용

복수 조건: 여러 개의 열을 이용하여 복합적인 조건으로 행을 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 이름이 '홍길동'이고 점수가 90점 이상인 학생을 선택하려면 df[(df['이름'] == '홍길동') & (df['점수'] >= 90)]와 같이 사용합니다.
not in: isin()의 반대 개념으로, 리스트에 포함되지 않은 값을 선택할 때 사용합니다. ~ 연산자를 이용하여 부정 조건을 만들 수 있습니다.

추가 설명

loc, iloc: 행과 열을 선택하는 또 다른 방법으로, loc은 레이블 기반, iloc은 위치 기반으로 선택합니다.
query(): SQL과 유사한 문법으로 데이터를 선택할 수 있는 메서드입니다.

결론

Pandas 데이터프레임에서 리스트를 이용하여 행을 선택하는 것은 데이터 분석에서 자주 사용되는 기본적인 기술입니다. 이를 숙달하면 다양한 데이터 처리 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

더 자세한 내용을 원하시면 다음과 같은 키워드로 검색해보세요:

pandas 데이터프레임 행 선택
pandas boolean indexing
pandas isin
pandas loc iloc
pandas query

Pandas 데이터프레임에서 리스트 값으로 행 선택하기: 추가 샘플 코드 및 설명

다양한 조건을 활용한 행 선택

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
data = {'이름': ['홍길동', '이순신', '강감찬', '신사임당'],
        '점수': [90, 85, 92, 88],
        '과목': ['수학', '영어', '수학', '과학']}
df = pd.DataFrame(data)

# 여러 조건으로 행 선택
# 1. 수학 과목을 선택하고, 점수가 90점 이상인 학생
selected_df = df[(df['과목'] == '수학') & (df['점수'] >= 90)]

# 2. 이름이 '홍길동'이거나 '이순신'인 학생
selected_df = df[df['이름'].isin(['홍길동', '이순신'])]

# 3. 과목이 '수학' 또는 '영어'인 학생
selected_df = df[df['과목'].isin(['수학', '영어'])]

# 4. 점수가 90점 미만인 학생
selected_df = df[df['점수'] < 90]

print(selected_df)

loc, iloc을 이용한 행 선택

# loc을 이용한 행 선택 (레이블 기반)
selected_df = df.loc[df['이름'].isin(['홍길동', '이순신'])]

# iloc을 이용한 행 선택 (위치 기반)
selected_df = df.iloc[[0, 2]]  # 0번째, 2번째 행 선택

query()를 이용한 행 선택

# query()를 이용한 행 선택 (SQL과 유사한 문법)
selected_df = df.query("과목 == '수학' and 점수 >= 90")

추가 설명

여러 조건: & (and), | (or), ~ (not) 연산자를 이용하여 복잡한 조건을 만들 수 있습니다.
loc, iloc: loc은 행과 열의 레이블을 이용하여 선택하고, iloc은 위치(인덱스)를 이용하여 선택합니다.

실제 데이터 분석 예시

고객 데이터: 특정 지역에 거주하는 고객 중 구매 금액이 일정 금액 이상인 고객을 추출하여 마케팅 대상으로 선정
주식 데이터: 특정 기간 동안 주가가 상승한 종목을 추출하여 포트폴리오 구성
센서 데이터: 특정 시간대에 센서 값이 특정 임계값을 초과한 데이터를 추출하여 이상 징후를 분석

주의 사항

데이터 타입: 조건 비교 시 데이터 타입이 일치해야 합니다.
NaN 값: NaN 값은 일반적인 비교 연산자로는 처리할 수 없으므로 isna(), notna() 등의 함수를 사용해야 합니다.
성능: 많은 양의 데이터를 처리할 때는 성능에 유의하여 알맞은 방법을 선택해야 합니다.

특정 조건에 맞는 데이터를 추출하고 싶은데 어떻게 해야 할까요?
NaN 값이 포함된 데이터에서 행을 선택하려면 어떻게 해야 할까요?
성능을 향상시키기 위해 어떤 방법을 사용해야 할까요?

Pandas 데이터프레임에서 리스트 값으로 행 선택하기: 대체 방법 및 추가 고려 사항

query() 메서드를 활용한 직관적인 선택

SQL-like 문법: SQL과 유사한 문법으로 직관적으로 데이터를 선택할 수 있습니다.
복잡한 조건: 다양한 연산자와 함수를 사용하여 복잡한 조건을 설정할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
data = {'이름': ['홍길동', '이순신', '강감찬', '신사임당'],
        '점수': [90, 85, 92, 88]}
df = pd.DataFrame(data)

# 이름이 '홍길동' 또는 '이순신'인 학생 선택
selected_df = df.query("이름 in ['홍길동', '이순신']")

apply() 함수를 활용한 사용자 정의 함수 적용

복잡한 로직: apply() 함수를 사용하여 각 행에 사용자 정의 함수를 적용하여 선택 조건을 정의할 수 있습니다.
유연성: 다양한 로직을 구현할 수 있습니다.

import pandas as pd

def is_selected(row):
    return row['이름'] in ['홍길동', '이순신']

# 데이터프레임 생성
data = {'이름': ['홍길동', '이순신', '강감찬', '신사임당'],
        '점수': [90, 85, 92, 88]}
df = pd.DataFrame(data)

# 사용자 정의 함수 적용
selected_df = df[df.apply(is_selected, axis=1)]

NumPy 배열 연산 활용

벡터화 연산: NumPy의 벡터화 연산을 활용하여 빠르게 연산을 수행할 수 있습니다.
복잡한 계산: 복잡한 수치 계산이 필요한 경우 효과적입니다.

import pandas as pd
import numpy as np

# 데이터프레임 생성
data = {'이름': ['홍길동', '이순신', '강감찬', '신사임당'],
        '점수': [90, 85, 92, 88]}
df = pd.DataFrame(data)

# NumPy 배열 연산을 이용한 선택
selected_df = df[np.isin(df['이름'], ['홍길동', '이순신'])]

선택 방법 비교

방법	장점	단점	주요 사용 시나리오
`isin()`	간결하고 직관적	복잡한 조건 표현 어려움	간단한 리스트 값 비교
`query()`	SQL-like 문법, 복잡한 조건 표현 용이	학습 비용	다양한 조건을 사용한 선택
`apply()`	유연성 높음, 사용자 정의 함수 활용	성능 저하 가능성	복잡한 로직 구현
NumPy 배열 연산	빠른 속도, 벡터화 연산	NumPy에 대한 이해 필요	수치 계산 기반 선택