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Pandas에서 간편하게 열 이름 변경하기: 초보자를 위한 가이드

Pandas에서 간편하게 열 이름 변경하기: 초보자를 위한 가이드

MoeNagy Dev

df.rename() 함수 이해하기

df.rename() 함수의 기본 개념

Pandas의 df.rename() 함수는 DataFrame의 열(또는 행)의 이름을 변경하는 데 사용됩니다. 이 함수는 한 개 이상의 열 이름을 변경하여 데이터 작업을 더 쉽게하고 가독성을 향상시킬 수 있게 합니다.

문법과 매개변수

df.rename() 함수의 기본 문법은 다음과 같습니다:

df.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, inplace=False, **kwargs)

주요 매개변수는 다음과 같습니다:

  • mapper: 열 또는 인덱스의 이름을 변경하는 데 사용되는 사전 또는 함수입니다.
  • index: 인덱스의 이름을 변경하는 데 사용되는 사전 또는 함수입니다.
  • columns: 열의 이름을 변경하는 데 사용되는 사전 또는 함수입니다.
  • axis: 변경이 적용되는 축 (행의 경우 0, 열의 경우 1)입니다.
  • inplace: True로 설정하면 원래 DataFrame을 수정하여 변경이 이루어집니다. False로 설정하면 새 DataFrame이 반환됩니다.

새 DataFrame 반환 vs. 원래 DataFrame 수정

df.rename() 함수는 기본적으로 원래 DataFrame을 수정하지 않고 열 이름이 변경된 새 DataFrame을 반환합니다. 원래 DataFrame을 수정하려면 inplace 매개변수를 True로 설정하면 됩니다.

# 열 이름 변경 및 새 DataFrame 반환
df_renamed = df.rename(columns={'old_col': 'new_col'})
 
# 원래 DataFrame에서 열 이름 변경
df.rename(columns={'old_col': 'new_col'}, inplace=True)

이름에 따라 열 이름 변경하기

단일 열 이름 변경

단일 열의 이름을 변경하려면 columns 매개변수에 사전을 전달하면 됩니다. 여기서 키는 이전 열 이름이고 값은 새로운 열 이름입니다.

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.rename(columns={'A': 'new_a'})

여러 열 이름 변경

여러 개의 열 이름을 한 번에 변경하려면 여러 개의 키-값 쌍이 있는 사전을 전달하면 됩니다.

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df = df.rename(columns={'A': 'new_a', 'B': 'new_b', 'C': 'new_c'})

사전을 사용하여 열 이름 변경

직접 열 이름을 전달하는 대신, 이전 열 이름을 새로운 열 이름으로 매핑하는 사전을 사용할 수 있습니다.

df = pd.DataFrame({'first_name': ['John', 'Jane', 'Bob'], 'last_name': ['Doe', 'Doe', 'Smith']})
rename_dict = {'first_name': 'name', 'last_name': 'surname'}
df = df.rename(columns=rename_dict)

대소문자 구분 처리

df.rename() 함수는 기본적으로 대소문자를 구분합니다. 대소문자를 무시하려면 case_sensitive=False 매개변수를 사용할 수 있습니다.

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.rename(columns={'a': 'new_a'}, case_sensitive=False)

인덱스 위치에 따라 열 이름 변경하기

숫자 인덱스에 따른 열 이름 변경

숫자 인덱스 위치에 따라 열 이름을 변경할 수도 있습니다. 이는 열의 수가 많고 각각을 명시적으로 지정하기 싫을 때 유용할 수 있습니다.

df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['A', 'B', 'C'])
df = df.rename(columns={0: 'new_a', 2: 'new_c'})

중복된 이름을 가진 열 처리

DataFrame에 중복된 이름을 가진 열이 있는 경우 columns 매개변수를 사용하여 이름을 변경할 수 있습니다.

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'A': [7, 8, 9]})
df = df.rename(columns={'A_x': 'new_a', 'A_y': 'new_a2'})

열 이름에 변환 적용하기

람다 함수를 사용하여 열 이름 변환

람다 함수를 사용하여 열 이름에 사용자 정의 변환을 적용할 수 있습니다.

df = pd.DataFrame({'first_name': ['John', 'Jane', 'Bob'], 'last_name': ['Doe', 'Doe', 'Smith']})
df = df.rename(columns=lambda x: x.lower().replace(' ', '_'))

열 이름에 문자열 메서드 적용

Pandas는 열 이름에 문자열 메서드를 사용할 수 있도록 해줍니다.

df = pd.DataFrame({'First Name': ['John', 'Jane', 'Bob'], 'Last Name': ['Doe', 'Doe', 'Smith']})
df = df.rename(columns=str.lower)
df = df.rename(columns=str.replace, old=' ', new='_')

여러 변환을 결합하기

여러 변환을 결합하여 더 복잡한 열 이름 변경을 수행할 수 있습니다.

df = pd.DataFrame({'First Name': ['John', 'Jane', 'Bob'], 'Last Name': ['Doe', 'Doe', 'Smith']})
df = df.rename(columns=lambda x: x.lower().replace(' ', '_'))

조건에 따른 열 이름 변경

특정 조건에 따라 열 이름 변경

특정 조건에 따라 열 이름을 선택적으로 변경하기 위해 불리언 마스크를 사용할 수 있습니다.

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df = df.rename(columns=lambda x: 'new_' + x if x.startswith('A') else x)

열 이름 변경을 위한 불리언 마스크 사용

열 이름을 변경할 열을 선택하기 위해 불리언 마스크를 사용할 수도 있습니다.

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
cols_to_rename = ['A', 'C']
df = df.rename(columns={col: 'new_' + col for col in cols_to_rename})

조건부 이름 변경과 다른 기법의 결합

조건부 이름 변경을 다른 기법과 결합하여 사용할 수 있습니다. 이를 위해 사전이나 람다 함수를 사용할 수 있습니다.

df = pd.DataFrame({'first_name': ['John', 'Jane', 'Bob'], 'last_name': ['Doe', 'Doe', 'Smith'], 'age': [30, 25, 35]})
rename_dict = {'first_name': 'name', 'last_name': 'surname'}
df = df.rename(columns=lambda x: rename_dict.get(x, x))

사용자 입력 처리

input()을 사용하여 사용자 입력 받기

input() 함수는 Python에서 사용자 입력을 받는 데 사용됩니다. 이 함수는 사용자로부터 값을 입력하도록 유도하고, 그 값을 변수에 저장합니다. 다음은 예시입니다:

name = input("이름이 무엇인가요? ")
print("안녕하세요, " + name + "님!")

이 예시에서 input() 함수는 "이름이 무엇인가요? "라는 메시지를 보여주고 사용자가 값을 입력할 때까지 기다립니다. 사용자의 입력은 name 변수에 저장되고, 이 변수는 print() 문에서 사용됩니다.

다른 데이터 유형 다루기

input() 함수는 사용자가 숫자를 입력하더라도 항상 문자열을 반환합니다. 다른 데이터 유형과 함께 작업해야 하는 경우, 입력을 변환해야 합니다. 다음은 사용자로부터 정수를 입력받는 예시입니다:

age = int(input("나이는 몇 살인가요? "))
print("당신은 " + str(age) + " 살입니다.")

이 예시에서는 int() 함수를 사용하여 사용자의 입력을 정수로 변환하고, age 변수에 저장합니다. 그런 다음 str() 함수를 사용하여 정수를 문자열로 변환하여 print() 문에서 출력합니다.

파일 다루기

파일 열고 닫기

Python에서 파일을 다루려면 open() 함수를 사용합니다. 이 함수는 파일 이름과 모드(읽기, 쓰기, 추가 등)라는 두 가지 인수를 받습니다. 다음은 읽기 위해 파일을 열고 닫는 예시입니다:

file = open("example.txt", "r")
# 파일을 이용해 작업합니다
file.close()

이 예시에서는 "example.txt" 파일을 읽기 모드("r")로 엽니다. 파일 작업을 마치면 close() 메서드를 사용하여 파일을 닫습니다.

파일에서 읽기

파일을 열었으면 여러 가지 방법으로 파일 내용을 읽을 수 있습니다. 전체 파일 내용을 읽는 예시는 다음과 같습니다:

file = open("example.txt", "r")
content = file.read()
print(content)
file.close()

이렇게 하면 "example.txt" 파일의 전체 내용이 출력됩니다.

파일에 쓰기

파일에 쓰려면 쓰기 모드("w")로 파일을 엽니다. 다음은 예시입니다:

file = open("example.txt", "w")
file.write("파일에 작성될 텍스트입니다.")
file.close()

이렇게 하면 "example.txt"라는 새 파일이 생성되며 주어진 텍스트가 기록됩니다.

파일에 추가하기

기존 파일에 새 내용을 추가하려면 추가 모드("a")로 파일을 엽니다. 다음은 예시입니다:

file = open("example.txt", "a")
file.write("\n추가적인 텍스트입니다.")
file.close()

이렇게 하면 새 텍스트가 "example.txt" 파일의 끝에 추가됩니다.

모듈 다루기

모듈 가져오기

Python의 표준 라이브러리에는 프로그램에서 사용할 수 있는 다양한 내장 모듈이 포함되어 있습니다. 모듈을 사용하려면 해당 모듈을 가져와야 합니다. math 모듈을 가져오는 예시는 다음과 같습니다:

import math
print(math.pi)

이렇게 하면 math 모듈에서 pi 값을 출력합니다.

모듈 함수 사용하기

모듈을 가져온 후에는 모듈 이름 다음에 점을 붙여 해당 함수와 변수에 액세스할 수 있습니다. math 모듈의 sqrt() 함수를 사용하는 예시는 다음과 같습니다:

import math
result = math.sqrt(16)
print(result)  # 출력: 4.0

특정 함수 가져오기

모듈에서 몇 개의 함수만 사용해야 할 경우 모듈 전체를 가져오는 대신 해당 함수들을 직접 가져올 수 있습니다. 다음은 예시입니다:

from math import sqrt, pi
print(sqrt(16))  # 출력: 4.0
print(pi)  # 출력: 3.141592653589793

이렇게 하면 math.를 접두사로 붙이지 않고도 sqrt()pi 함수를 직접 사용할 수 있습니다.

결론

이 튜토리얼에서는 input() 함수를 사용하여 사용자 입력을 다루는 방법, 파일을 열고 읽고 쓰고 추가하는 방법, 그리고 Python의 내장 모듈을 사용하여 프로그램의 기능을 확장하는 방법을 알아보았습니다. 이는 Python 개발자에게 필수적인 기술로, 이러한 기술을 숙달하면 강력하고 다재다능한 응용프로그램을 개발하는 데 도움이 될 것입니다.

기억해야 할 중요한 점은 숙련된 Python 프로그래머가 되기 위해서는 연습하고 실험하며 계속해서 학습하는 것입니다. Python 라이브러리와 모듈의 광범위한 생태계를 계속해서 탐색하고, 기술이 성장함에 따라 더 복잡한 프로젝트에 도전해 보는 것을 두려워하지 마세요. 즐거운 코딩 되세요!

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