Pandas Series에서 요소별 논리적 NOT 수행하기

• python
• pandas

문제:

Pandas Series에서 요소별 논리적 NOT 연산을 수행하는 방법은 무엇인가요?

해결책:

Pandas Series에서 요소별 논리적 NOT 연산을 수행하려면 ~ 연산자를 사용할 수 있습니다.

예시:

import pandas as pd

# 데이터 생성
data = [True, False, True, False]
series = pd.Series(data)

# 요소별 NOT 연산
not_series = ~series

print(not_series)

결과:

0    False
1     True
2    False
3     True
dtype: bool

위 코드에서 ~ 연산자는 series의 각 요소에 대해 논리적 NOT 연산을 수행하여 새로운 not_series Series를 생성합니다.

참고:

• ~ 연산자는 Pandas DataFrame에도 사용할 수 있습니다.
• Pandas Series에는 not 메서드도 있지만, ~ 연산자를 사용하는 것이 더 효율적입니다.

다음은 추가적인 정보입니다:

예제 코드

import pandas as pd

# 데이터 생성
data = [True, False, True, False]
series = pd.Series(data)

# 요소별 NOT 연산
not_series = ~series

# 결과 출력
print(not_series)

1. import pandas as pd: pandas 라이브러리를 pd라는 별칭으로 가져옵니다.
2. data = [True, False, True, False]: True와 False 값을 포함하는 리스트를 만듭니다.
3. series = pd.Series(data): 리스트 data를 사용하여 pandas Series를 만듭니다.
4. print(not_series): not_series Series를 출력합니다.

0    False
1     True
2    False
3     True
dtype: bool

Pandas Series에서 요소별 논리적 NOT 수행: 대체 방법

np.not_equal 함수 사용:

import pandas as pd
import numpy as np

# 데이터 생성
data = [True, False, True, False]
series = pd.Series(data)

# 요소별 NOT 연산
not_series = np.not_equal(series, True)

# 결과 출력
print(not_series)

설명:

• import numpy as np: numpy 라이브러리를 np라는 별칭으로 가져옵니다.
• not_series = np.not_equal(series, True): numpy의 not_equal 함수를 사용하여 series의 각 요소와 True를 비교하고, 그 결과를 not_series Series에 저장합니다.

lambda 함수 사용:

import pandas as pd

# 데이터 생성
data = [True, False, True, False]
series = pd.Series(data)

# 요소별 NOT 연산
not_series = series.apply(lambda x: not x)

# 결과 출력
print(not_series)

• not_series = series.apply(lambda x: not x): series의 각 요소에 대해 lambda 함수를 적용하여 논리적 NOT 연산을 수행하고, 그 결과를 not_series Series에 저장합니다.

map 함수 사용:

import pandas as pd

# 데이터 생성
data = [True, False, True, False]
series = pd.Series(data)

# 요소별 NOT 연산
def not_func(x):
    return not x

not_series = series.map(not_func)

# 결과 출력
print(not_series)

• def not_func(x):: x에 대해 논리적 NOT 연산을 수행하는 not_func 함수를 정의합니다.
• not_series = series.map(not_func): series의 각 요소에 대해 not_func 함수를 적용하고, 그 결과를 not_series Series에 저장합니다.

vectorized 속성 사용:

import pandas as pd

# 데이터 생성
data = [True, False, True, False]
series = pd.Series(data)

# 요소별 NOT 연산
not_series = ~series

# 결과 출력
print(not_series)

어떤 방법을 사용할지는 상황에 따라 다릅니다.

• 간단하고 직관적인 방법을 원한다면 ~ 연산자를 사용하는 것이 좋습니다.
• numpy 라이브러리를 이미 사용하고 있다면 np.not_equal 함수를 사용하는 것이 효율적일 수 있습니다.
• 특정 조건에 따라 논리적 NOT 연산을 수행해야 한다면 lambda 함수나 map 함수를 사용하는 것이 유연합니다.
• Pandas 0.25 이상 버전을 사용한다면 vectorized 속성을 사용하는 것이 가장 간결하고 효율적인 방법입니다.