Pandas 데이터프레임 문자열 항목 분할 및 행별 펼침 (Python, Pandas, NumPy 사용)
이를 위해 Python, Pandas, NumPy 라이브러리를 활용하여 Pandas 데이터프레임 문자열 항목을 분할하고 행별로 펼치는 방법을 살펴보겠습니다.
필요한 라이브러리 설치 및 임포트
먼저, 작업에 필요한 라이브러리를 설치하고 임포트해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 라이브러리를 설치할 수 있습니다.
pip install pandas numpy
데이터 분석을 위한 Anaconda Distribution과 같은 Python 패키지 관리 도구를 사용하는 경우 이미 해당 라이브러리가 설치되어 있을 수 있습니다.
라이브러리가 설치되었으면 다음 코드를 사용하여 작업에 필요한 라이브러리를 임포트합니다.
import pandas as pd
import numpy as np
데이터 준비
다음 예시 데이터를 사용하여 문자열 값을 포함하는 'items' 열이 있는 Pandas 데이터프레임을 만듭니다.
data = {'items': ['Apple, Orange, Banana', 'Mango, Grape, Strawberry'],
'price': [1.5, 2.0]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
문자열 분할 및 행별 펼침
str.split() 및 Series.explode() 사용
Pandas str accessor의 split() 메서드를 사용하여 문자열 값을 구분자(예: ',') 기준으로 분할하고, Series.explode() 메서드를 사용하여 분할된 값들을 행별로 펼칠 수 있습니다.
df['items'] = df['items'].str.split(',')
df_exploded = df.explode('items')
print(df_exploded)
apply 및 lambda 함수 사용
apply() 함수와 lambda 함수를 사용하여 각 문자열 값을 리스트로 변환하고, 펼친 결과를 새로운 데이터프레임에 저장하는 방법도 있습니다.
def explode(series):
return series.str.split(',').explode()
df_exploded = df.apply(lambda x: explode(x['items']), axis=1)
print(df_exploded)
결과 해석
위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.
items price
0 Apple 1.5
0 Orange 1.5
0 Banana 1.5
1 Mango 2.0
1 Grape 2.0
1 Strawberry 2.0
이제 각 문자열 값이 개별 행으로 분해되어 'items' 열에 저장되고, 'price' 열은 원래 행에 따라 반복됩니다. 이렇게 변환된 데이터프레임을 사용하여 각 항목에 대한 더 세밀한 분석 및 처리를 수행할 수 있습니다.
추가 정보
- Pandas
DataFrame.explode()메서드는 Pandas 버전 1.3.0부터 도입되었습니다. 이전 버전에서는Series.explode()메서드를 사용해야 했습니다. str.split()메서드에서 사용할 구분자는 데이터의 형식에 따라 적절하게 변경해야 합니다.- 펼친 결과에 중복된 값이 포함될 수 있으므로 필요에 따라 중복 제거 작업을 추가적으로 수행할 수 있습니다.
예제 코드: Pandas 데이터프레임 문자열 항목 분할 및 행별 펼침 (Python, Pandas, NumPy 사용)
기본 예제 (앞서 설명한 내용 동일)
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'items': ['Apple, Orange, Banana', 'Mango, Grape, Strawberry'],
'price': [1.5, 2.0]}
df = pd.DataFrame(data)
# 방법 1: str.split() 및 Series.explode() 사용
df['items'] = df['items'].str.split(',')
df_exploded = df.explode('items')
print(df_exploded)
# 방법 2: apply 및 lambda 함수 사용
def explode(series):
return series.str.split(',').explode()
df_exploded = df.apply(lambda x: explode(x['items']), axis=1)
print(df_exploded)
여러 구분자 사용
문자열 값을 여러 구분자로 분할하고 싶은 경우 str.split() 메서드의 expand=True 인수를 사용하여 여러 열을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 문자열 값을 ','와 ':'로 분할하여 'fruit' 및 'color' 열을 생성합니다.
data = {'items': ['Apple:Red,Orange:Orange,Banana:Yellow', 'Mango:Green,Grape:Purple,Strawberry:Red']}
df = pd.DataFrame(data)
df_exploded = df['items'].str.split('[:,]', expand=True)
df_exploded.columns = ['fruit', 'color']
print(df_exploded)
특정 문자열 제거
분할된 문자열에서 특정 문자열을 제거하고 싶은 경우 str.replace() 메서드를 사용하여 문자열을 바꾼 후 분할할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 문자열 값에서 모든 공백을 제거하고 ','로 분할합니다.
data = {'items': [' Apple, Orange, Banana ', ' Mango, Grape , Strawberry ']}
df = pd.DataFrame(data)
df['items'] = df['items'].str.replace(' ', '')
df_exploded = df['items'].str.split(',')
print(df_exploded)
리스트 데이터로부터 데이터프레임 생성
이미 문자열 값을 포함하는 리스트가 있는 경우 다음과 같이 리스트를 사용하여 데이터프레임을 만들고 문자열 항목을 분할 및 펼칠 수 있습니다.
items_list = [['Apple, Orange, Banana'], ['Mango, Grape, Strawberry']]
df = pd.DataFrame(items_list, columns=['items'])
# 방법 1: str.split() 및 Series.explode() 사용
df['items'] = df['items'].str.split(',')
df_exploded = df.explode('items')
print(df_exploded)
# 방법 2: apply 및 lambda 함수 사용
def explode(series):
return series.str.split(',').explode()
df_exploded = df.apply(lambda x: explode(x['items']), axis=1)
print(df_exploded)
주의 사항
- 데이터의 형식과 분석 목적에 따라 적절한 분할 방법을 선택해야 합니다.
- Pandas 버전에 따라
DataFrame.explode()메서드의 사용 가능 여부가 다를 수 있습니다.
Pandas 데이터프레임 문자열 항목 분할 및 행별 펼침: 대체 방법
str.extract() 사용
str.extract() 메서드는 정규 표현식을 사용하여 문자열에서 일부분을 추출하는 데 유용합니다. 문자열 값이 일관된 형식을 가지고 있는 경우 다음과 같이 str.extract()를 사용하여 분할 작업을 수행할 수 있습니다.
import pandas as pd
data = {'items': ['Apple-Red,Orange-Orange,Banana-Yellow', 'Mango-Green,Grape-Purple,Strawberry-Red']}
df = pd.DataFrame(data)
pattern = r'(\w+)-(\w+)'
df_exploded = df['items'].str.extract(pattern, expand=True)
df_exploded.columns = ['fruit', 'color']
print(df_exploded)
re 모듈 사용
re 모듈은 Python의 표준 라이브러리에 포함된 정규 표현식 처리 기능을 제공합니다. str.split() 메서드와 달리, re 모듈을 사용하면 보다 복잡한 분할 규칙을 정의할 수 있습니다.
import pandas as pd
import re
data = {'items': ['Apple-Red,Orange-Orange,Banana-Yellow', 'Mango-Green,Grape-Purple,Strawberry-Red']}
df = pd.DataFrame(data)
def explode(series):
return pd.Series([re.findall(r'(\w+)-(\w+)', item) for item in series], index=series.index).explode()
df_exploded = df.apply(lambda x: explode(x['items']), axis=1)
df_exploded.columns = ['fruit', 'color']
print(df_exploded)
ChainMap 및 itertools.chain 사용
다음 코드는 ChainMap과 itertools.chain 함수를 사용하여 문자열 값을 분할하고 행별로 펼치는 방법을 보여줍니다.
import pandas as pd
from collections import ChainMap
import itertools
data = {'items': ['Apple, Orange, Banana', 'Mango, Grape, Strawberry']}
df = pd.DataFrame(data)
df_exploded = pd.DataFrame(
list(itertools.chain.from_iterable(
[item.split(',') for item in df['items']]
)),
columns=['items']
)
print(df_exploded)
numpy.vectorize 사용
numpy.vectorize 함수를 사용하여 str.split() 메서드를 벡터화하여 전체 데이터프레임에 효율적으로 적용할 수 있습니다.
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'items': ['Apple, Orange, Banana', 'Mango, Grape, Strawberry']}
df = pd.DataFrame(data)
explode_vectorized = np.vectorize(lambda x: x.split(','))
df_exploded = pd.DataFrame(explode_vectorized(df['items'].values), columns=['items'])
print(df_exploded)
- 위에 제시된 방법들은 각각 장단점이 있습니다. 데이터의 형식, 분할 규칙, 처리 속도 등을 고려하여 적절한 방법을 선택해야 합니다.
- 복잡한 분할 규칙을 처리할 때는
re모듈을 사용하는 것이 유연하고 효율적일 수 있습니다. numpy.vectorize는 데이터프레임 전체에 분할 작업을 빠르게 적용하는 데 유용하지만, 메모리 사용량이 증가할 수 있다는 점을 고려해야 합니다.
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