Python, Pandas를 사용하여 열 A 기준 중복 제거하고 열 B 값이 가장 높은 행 유지하기
2024-07-27
라이브러리 임포트
먼저, 필요한 라이브러리를 임포트합니다.
import pandas as pd
데이터 준비
예시 데이터프레임을 만들고 살펴봅니다.
data = {'A': ['a', 'a', 'b', 'c', 'c', 'a'],
'B': [10, 20, 30, 40, 50, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
A B
0 a 10
1 a 20
2 b 30
3 c 40
4 c 50
5 a 15
중복 제거 및 최대값 기준 행 유지
drop_duplicates 함수와 groupby 함수를 이용하여 열 A 기준 중복 제거를 수행하고, 열 B 값의 최대값을 기준으로 행을 유지합니다.
def g(df):
return df.groupby('A').agg(B=max).reset_index()
result = g(df.copy())
print(result)
A B
0 a 20
1 b 30
2 c 50
설명:
groupby('A'): 열 A 기준으로 데이터를 그룹화합니다.agg(B=max): 그룹별 열 B 값의 최대값을 계산합니다.reset_index(): 그룹화된 결과를 다시 인덱스 형태로 변환합니다.
추가 활용
keep='last'옵션을 사용하면 중복된 행 중 마지막 행을 유지할 수 있습니다.- 여러 열을 기준으로 중복 제거를 원하는 경우,
subset인자에 컬럼명 리스트를 전달합니다.
result = df.drop_duplicates(subset=['A', 'B'], keep='last')
print(result)
예시 코드: 특정 열 기준 중복 제거 및 최대값 유지
데이터 로드
CSV 파일로부터 데이터를 로드하고 데이터프레임으로 변환합니다.
import pandas as pd
# CSV 파일 경로
data_path = "data.csv"
# 데이터 로드 및 데이터프레임 변환
df = pd.read_csv(data_path)
열 A 기준으로 중복된 행을 제거하고, 열 B 값의 최대값을 기준으로 행을 유지합니다.
def g(df):
# 열 A 기준으로 그룹화
grouped_df = df.groupby('A')
# 그룹별 열 B 값의 최대값 계산 및 새로운 데이터프레임 생성
result_df = grouped_df['B'].max().reset_index()
return result_df
# 중복 제거 및 최대값 기준 행 유지 결과 저장
result = g(df.copy())
print(result)
저장 (옵션)
결과 데이터프레임을 원하는 형식으로 저장합니다.
# 결과 데이터프레임 저장 (CSV 형식)
result.to_csv("result.csv", index=False)
주의 사항:
data_path변수에 실제 CSV 파일 경로를 입력해야 합니다.g함수는 예시이며, 실제 데이터 구조에 맞게 열 이름을 변경해야 할 수도 있습니다.to_csv함수는 결과 저장 방법의 일례이며, 원하는 형식에 맞게 변경 가능합니다.
핵심 코드 분석:
def g(df):
grouped_df = df.groupby('A')
result_df = grouped_df['B'].max().reset_index()
return result_df
agg(B=max): 그룹별 열 B 값의 최대값을 계산합니다.agg함수는 그룹별 집계 연산을 수행하는 데 사용됩니다.reset_index(): 그룹화된 결과를 다시 인덱스 형태로 변환합니다.reset_index함수는 그룹화된 데이터프레임을 원래 형태의 데이터프레임으로 변환하는 데 사용됩니다.
추가 활용:
result = df.drop_duplicates(subset=['A', 'B'], keep='last')
print(result)
대체 방법: Pandas idxmax 함수 활용
idxmax 함수 소개
idxmax 함수는 특정 열의 값이 가장 큰 행의 인덱스를 반환합니다. 이를 통해 중복된 행 중 원하는 기준에 맞는 행을 효과적으로 선택할 수 있습니다.
예시 코드
import pandas as pd
# 데이터 로드 (예시 코드 동일)
def h(df):
# 열 B 값이 가장 큰 행의 인덱스 추출
max_idx = df.groupby('A')['B'].idxmax()
# 인덱스를 활용하여 최적의 행 선택 및 새로운 데이터프레임 생성
result_df = df.loc[max_idx]
return result_df
# 중복 제거 및 최대값 기준 행 유지 결과 저장
result = h(df.copy())
print(result)
코드 설명
def h(df):
max_idx = df.groupby('A')['B'].idxmax()
result_df = df.loc[max_idx]
return result_df
groupby('A')['B'].idxmax(): 열 A 기준으로 그룹화하고, 각 그룹에서 열 B 값이 가장 큰 행의 인덱스를Series형태로 반환합니다.df.loc[max_idx]:max_idxSeries에 저장된 인덱스를 사용하여 원하는 행을 선택하고 새로운 데이터프레임result_df를 생성합니다.loc인덱서를 통해 특정 행 또는 열에 접근할 수 있습니다.
장점 및 활용
idxmax함수는 간결하고 효율적인 방법으로 중복 제거 및 최대값 기준 행 유지를 수행합니다.- 특정 조건에 따라 최대값을 기준으로 행을 선택하는 데 유용합니다.
- 예를 들어, 특정 그룹 내에서 특정 조건을 충족하는 행 중 최대값을 기준으로 행을 선택하는 경우 활용 가능합니다.
# 특정 그룹에서 'C' 조건을 충족하는 행 중 열 B 값이 가장 큰 행 선택
result = df[df['C'] == 'C'].groupby('A')['B'].idxmax()
결론
idxmax 함수는 Pandas에서 제공하는 유용한 기능으로, 특정 열 기준 중복 제거 및 다양한 기준에 따른 최적의 행 선택에 활용될 수 있습니다. 상황에 맞게 drop_duplicates 함수와 idxmax 함수를 선택하여 데이터 처리 작업의 효율성을 높일 수 있습니다.
주의:
idxmax함수는 기본적으로 그룹별 첫 번째 행의 인덱스를 반환합니다.keep='last'옵션을 사용하면 마지막 행의 인덱스를 선택할 수 있습니다.- 여러 열을 기준으로 중복 제거를 원하는 경우,
groupby함수에서level인자를 사용하여 계층적 그룹화를 수행할 수 있습니다.
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