Pandas DataFrame에서 복잡한 기준으로 선택하기
불리언 인덱싱 사용:
불리언 인덱싱은 Pandas에서 DataFrame을 필터링하는 가장 기본적이고 효율적인 방법 중 하나입니다. DataFrame의 각 행 또는 열에 대해 True 또는 False를 반환하는 조건식을 사용하여 데이터를 선택할 수 있습니다. 다음은 불리언 인덱싱을 사용하여 특정 조건을 충족하는 행을 선택하는 방법입니다.
import pandas as pd
# 데이터 예시
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': ['a', 'b', 'c', 'd']})
# 'A' 열이 2보다 크고 'C' 열이 'c'인 행 선택
df_filtered = df[(df['A'] > 2) & (df['C'] == 'c')]
print(df_filtered)
Query method 사용:
query method는 SQL 문과 유사한 문자열 표현식을 사용하여 DataFrame을 필터링하는 간편한 방법을 제공합니다. 다음은 query method를 사용하여 특정 조건을 충족하는 행을 선택하는 방법입니다.
import pandas as pd
# 데이터 예시
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': ['a', 'b', 'c', 'd']})
# 'A' 열이 2보다 크고 'C' 열이 'c'인 행 선택
df_filtered = df.query("A > 2 and C == 'c'")
print(df_filtered)
loc method 사용:
loc method는 행 및 열 인덱서를 사용하여 DataFrame의 특정 부분을 선택하는 데 유용합니다. 다음은 loc method를 사용하여 특정 조건을 충족하는 행을 선택하는 방법입니다.
import pandas as pd
# 데이터 예시
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': ['a', 'b', 'c', 'd']})
# 'A' 열이 2보다 크고 'C' 열이 'c'인 행 선택
df_filtered = df.loc[(df['A'] > 2), ['A', 'C']]
print(df_filtered)
iloc method는 행 및 열 위치를 사용하여 DataFrame의 특정 부분을 선택하는 데 유용합니다. iloc method는 정수 인덱서를 사용하며, 주의해야 할 점은 인덱서가 0부터 시작한다는 것입니다. 다음은 iloc method를 사용하여 특정 조건을 충족하는 행을 선택하는 방법입니다.
import pandas as pd
# 데이터 예시
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': ['a', 'b', 'c', 'd']})
# 'A' 열 값이 3인 행 선택
df_filtered = df.iloc[2]
print(df_filtered)
여러 조건 조합:
앞서 언급한 방법들을 조합하여 더욱 복잡한 조건 기반 필터링을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 'A' 열이 2보다 크고 'C' 열이 'c' 또는 'd'인 행을 선택합니다.
import pandas as pd
# 데이터 예시
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': ['a', 'b', 'c', 'd']})
# 'A' 열이 2보다 크
Pandas DataFrame에서 복잡한 기준으로 선택하기: 예제 코드
예제 1: 특정 범위의 값을 가진 열을 기준으로 선택하기
이 예제에서는 'Age' 열이 30과 50 사이인 행을 선택합니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [32, 45, 27, 51],
'City': ['New York', 'Chicago', 'Los Angeles', 'Dallas']}
df = pd.DataFrame(data)
# 'Age' 열이 30과 50 사이인 행 선택
df_filtered = df[df['Age'].between(30, 50)]
print(df_filtered)
예제 2: 여러 열의 조건을 기준으로 선택하기
이 예제에서는 'City' 열이 'New York' 또는 'Chicago'이고 'Age' 열이 30보다 큰 행을 선택합니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [32, 45, 27, 51],
'City': ['New York', 'Chicago', 'Los Angeles', 'Dallas']}
df = pd.DataFrame(data)
# 'City' 열이 'New York' 또는 'Chicago'이고 'Age' 열이 30보다 큰 행 선택
df_filtered = df[(df['City'].isin(['New York', 'Chicago'])) & (df['Age'] > 30)]
print(df_filtered)
예제 3: 사용자 정의 함수를 기준으로 선택하기
이 예제에서는 'Name' 열의 첫 번째 문자가 'A'인 행을 선택하는 사용자 정의 함수를 사용합니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [32, 45, 27, 51],
'City': ['New York', 'Chicago', 'Los Angeles', 'Dallas']}
df = pd.DataFrame(data)
# 사용자 정의 함수 정의
def starts_with_a(name):
return name[0] == 'A'
# 'Name' 열의 첫 번째 문자가 'A'인 행 선택
df_filtered = df[df['Name'].apply(starts_with_a)]
print(df_filtered)
이 코드는 Pandas DataFrame에서 복잡한 기준으로 데이터를 선택하는 방법을 보여주는 몇 가지 예시일 뿐입니다. Pandas는 다양한 필터링 및 선택 기능을 제공하며, 특정 요구 사항에 맞게 조합하여 사용할 수 있습니다.
Pandas DataFrame에서 복잡한 기준으로 선택하기: 대체 방법
isin() method는 특정 값 목록에 포함된지 여부를 기준으로 DataFrame 행을 선택하는 데 유용합니다. 다음은 isin() method를 사용하여 특정 도시에 거주하는 사람들의 행을 선택하는 방법입니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [32, 45, 27, 51],
'City': ['New York', 'Chicago', 'Los Angeles', 'Dallas']}
df = pd.DataFrame(data)
# 'City' 열이 ['New York', 'Chicago'] 목록에 포함된 행 선택
cities = ['New York', 'Chicago']
df_filtered = df[df['City'].isin(cities)]
print(df_filtered)
np.where() 사용:
np.where() 함수는 조건에 따라 다른 값을 반환하는 데 사용될 수 있으며, DataFrame 선택 작업에도 활용될 수 있습니다. 다음은 np.where() 함수를 사용하여 'Age' 열이 30보다 큰 행을 선택하는 방법입니다.
import pandas as pd
import numpy as np
# 데이터 생성
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [32, 45, 27, 51],
'City': ['New York', 'Chicago', 'Los Angeles', 'Dallas']}
df = pd.DataFrame(data)
# 'Age' 열이 30보다 큰 행 선택
age_condition = df['Age'] > 30
df_filtered = df[age_condition]
# 'Age' 열이 30보다 큰 행에 'Young' 라벨 추가
df_filtered['Age_Label'] = np.where(age_condition, 'Young', 'Old')
print(df_filtered)
Chaining methods 사용:
Pandas method들은 서로 연결하여 사용할 수 있으며, 이를 통해 더욱 복잡한 필터링 작업을 수행할 수 있습니다. 다음은 chaining methods를 사용하여 'Age' 열이 30보다 크고 'City' 열이 'New York' 또는 'Chicago'인 행을 선택하는 방법입니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [32, 45, 27, 51],
'City': ['New York', 'Chicago', 'Los Angeles', 'Dallas']}
df = pd.DataFrame(data)
# 'Age' 열이 30보다 크고 'City' 열이 'New York' 또는 'Chicago'인 행 선택
df_filtered = df[df['Age'] > 30].loc[df['City'].isin(['New York', 'Chicago'])]
print(df_filtered)
Custom DataFrame class 사용:
더욱 복잡하고 맞춤화된 필터링 작업이 필요한 경우, 사용자 정의 DataFrame 클래스를 만들 수 있습니다. 이를 통해 데이터 선택 로직을 직접 구현하여 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.
외부 라이브러리 사용:
Pandas 외에도 데이터 선택 작업에 유용한 다양한 외부 라이브러리가 존재합니다. 예를 들어, dask 라이브러리는 대규모 데이터셋을 처리할 때 유용하며, vaex 라이브러리는 빠른 속도와 메모리 효율성을 제공합니다.
SQL 사용:
데이터베이스에 저장된 데이터를 Pandas DataFrame으로 불러온 경우, SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 선택하는 것이 더 효율적인 경우가 있습니다.
선택 방법 결정:
Pandas DataFrame에서 데이터를 선택하는 방법을 선택할 때는 다음과 같은 요소들을 고려해야 합니다.
- 데이터 크기: 데이터 크기가 크면 더 효율적인 방법을 사용해야 할 수도 있습니다.
- 필터링 복잡도: 필터링 조건이 복잡할수
python pandas
