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df.tolist()를 쉽게 사용하기: 초보자를 위한 간단한 안내서

df.tolist()을 쉽게 사용하기: 초보자를 위한 간단한 안내서

MoeNagy Dev

df.tolist()이란?

df.tolist() 메소드는 판다스 DataFrame을 Python 리스트로 변환할 수 있는 기능을 제공하는 메소드입니다. 데이터를 더 유연하고 효율적인 방식으로 다루어야 할 때 또는 DataFrame 데이터를 다른 Python 데이터 구조체와 통합해야 할 때 유용한 기능입니다.

언제 df.tolist()를 사용해야 할까요?

다음과 같은 상황에서 df.tolist() 메소드를 사용하는 것을 고려할 수 있습니다:

  • Python 리스트를 사용하여 더 쉽게 수행할 수 있는 데이터 연산이 필요한 경우, 예를 들어 고급 인덱싱, 슬라이싱 또는 사용자 정의 함수 적용 등.
  • DataFrame의 데이터를 Python 리스트를 입력으로 받는 함수나 라이브러리에 전달해야 할 때.
  • DataFrame을 메모리 사용량이 더 효율적인 데이터 구조체로 변환해야 할 때, 리스트는 때로는 DataFrame보다 가볍기 때문에 더 가볍게 다룰 수 있습니다.
  • 데이터를 더 쉽게 직렬화하거나 이동 가능한 형식으로 변환해야 할 때, 예를 들어 네트워크를 통해 데이터를 전송하거나 파일에 저장해야 할 때.

DataFrame 열을 리스트로 변환하기

DataFrame의 단일 열을 Python 리스트로 변환하려면 특정한 열에 df.tolist() 메소드를 사용할 수 있습니다.

import pandas as pd
 
# 샘플 DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
 
# 단일 열을 리스트로 변환
column_a_list = df['A'].tolist()
print(column_a_list)
# 출력: [1, 2, 3]

이 예제에서는 먼저 두 개의 열 'A''B'을 가진 샘플 DataFrame df를 생성합니다. 그런 다음 'A' 열을 Python 리스트로 변환하여 column_a_list 변수에 저장하기 위해 df['A'].tolist() 구문을 사용합니다.

열의 다양한 데이터 유형 처리하기

df.tolist() 메소드는 정수, 부동 소수점, 문자열 또는 리스트 또는 딕셔너리와 같은 복잡한 데이터 유형과 같은 다양한 데이터 유형을 가진 열을 처리할 수 있습니다. 결과로 나온 리스트는 원래 열의 데이터 유형을 유지합니다.

# 혼합 데이터 유형을 가진 DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'], 'C': [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]})
 
# 각 열을 리스트로 변환
column_a_list = df['A'].tolist()
column_b_list = df['B'].tolist()
column_c_list = df['C'].tolist()
 
print(column_a_list)
# 출력: [1, 2, 3]
 
print(column_b_list)
# 출력: ['a', 'b', 'c']
 
print(column_c_list)
# 출력: [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

이 예제에서 DataFrame df'A' (정수), 'B' (문자열) 및 'C' (리스트)와 같은 다른 데이터 유형을 가진 세 개의 열이 있습니다. df.tolist()을 사용하여 각 열을 Python 리스트로 변환하고, 결과로 나온 리스트는 원래 데이터 유형을 유지합니다.

DataFrame을 리스트의 리스트로 변환하기

DataFrame 전체를 리스트의 리스트로 변환해야 하는 경우, 특정한 열을 지정하지 않고 df.tolist() 메소드를 사용할 수 있습니다.

# 샘플 DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
 
# DataFrame을 리스트의 리스트로 변환
df_as_list = df.tolist()
print(df_as_list)
# 출력: [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]

이 예제에서는 두 개의 열 'A''B'을 가진 샘플 DataFrame df를 생성합니다. 그런 다음 df.tolist()을 사용하여 전체 DataFrame을 리스트의 리스트로 변환하고, 각 내부 리스트는 원래 DataFrame의 한 행을 나타냅니다.

원래 데이터 구조 유지하기

df.tolist()을 사용하여 DataFrame을 리스트의 리스트로 변환할 때, 해당 메소드는 DataFrame의 원래 데이터 구조를 유지합니다. 이는 행 및 열의 순서가 유지되며, 개별 요소의 데이터 유형도 보존된다는 것을 의미합니다.

# 혼합 데이터 유형을 가진 DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'], 'C': [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]})
 
# DataFrame을 리스트의 리스트로 변환
df_as_list = df.tolist()
print(df_as_list)
# 출력: [[1, 'a', [1, 2]], [2, 'b', [3, 4]], [3, 'c', [5, 6]]]

이 예제에서 결과인 리스트의 리스트 df_as_list는 행 및 열의 원래 순서를 유지하며, 개별 요소의 데이터 유형(정수, 문자열 및 리스트)도 보존됩니다.

df.tolist() 사용의 장점

df.tolist() 메소드를 사용하면 데이터 처리 작업에서 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다:

데이터 다루는 유연성

DataFrame을 리스트나 리스트의 리스트로 변환하면 데이터를 다루는 데 더 많은 유연성을 제공합니다. Python에서는 고급 인덱싱, 슬라이싱 및 사용자 정의 함수 적용과 같은 다양한 내장 메소드와 함수를 활용할 수 있습니다.

다른 Python 데이터 구조체와의 호환성

리스트는 Python에서 기본적인 데이터 구조체이며, 다양한 다른 Python 데이터 구조체와 라이브러리와 호환됩니다. 이를 통해 DataFrame의 데이터를 Python 코드의 다른 부분이나 외부 라이브러리 및 도구와 쉽게 통합할 수 있습니다.

특정 상황에서 향상된 성능

일부 경우에는 DataFrame보다 리스트 형태로 데이터를 처리하는 것이 더 효율적일 수 있습니다. 특히 행 또는 열 단위의 연산이 많이 필요한 경우에는 DataFrame 구조의 오버헤드를 줄이기 위해 리스트를 사용하는 것이 유리할 수 있습니다.

제한 사항과 고려사항

df.tolist() 메소드는 강력한 도구일 수 있지만, 몇 가지 제한 사항과 고려 사항이 있습니다:

대형 DataFrame에서 발생할 수 있는 메모리 사용량 관련 문제

대형 DataFrame을 list 또는 list of lists로 변환하는 경우, 원래 DataFrame의 모든 데이터를 저장해야 하므로 메모리 사용량이 크게 증가할 수 있습니다. 이는 매우 큰 데이터셋을 처리할 때 고려해야 할 사항입니다.

리스트로 변환 시 메타데이터의 잠재적 손실

DataFrame을 list 또는 list of lists로 변환할 때, 원래 DataFrame과 관련된 메타데이터(예: 열 이름, 데이터 유형 및 기타 속성)의 일부가 손실될 수 있습니다. 이는 나중에 이 정보를 보존해야 할 경우 고려해야 할 사항입니다.

결측 값 처리 및 적절한 처리 방법

DataFrame이 결측 값을 포함하는 경우(pandas에서 NaN으로 표시), df.tolist() 메서드는 결과 리스트에 이러한 값을 포함합니다. 사용 사례에 따라 이러한 결측 값을 명시적으로 처리해야 할 수 있으며, 예를 들어 기본값으로 대체하거나 리스트에서 제거해야 할 수 있습니다.

Best Practices 및 Use Case

df.tolist() 메서드의 몇 가지 최선의 방법과 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다:

df.tolist()이 특히 유용한 시나리오

  • 다른 Python 라이브러리와의 인터페이싱: DataFrame 데이터를 함수나 라이브러리에 전달해야 할 때, df.tolist()는 데이터를 변환하는 편리한 방법이 될 수 있습니다.
  • 사용자 정의 데이터 변환 수행: 리스트는 데이터에 대해 사용자 정의 함수나 데이터 조작을 적용하는 데 DataFrame보다 유연성을 제공하는 경우가 많습니다.
  • 일부 작업에 대한 성능 향상: 경우에 따라 동일한 데이터를 DataFrame보다 리스트 형태로 처리하는 것이 효율적일 수 있습니다. 특히 대량의 행별 또는 열별 계산이 포함된 작업에 대해서는 그렇습니다.

다른 DataFrame 메서드와 df.tolist()의 결합

df.tolist() 메서드는 다른 DataFrame 메서드와 결합하여 더 복잡한 데이터 변환을 수행하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, df.groupby()를 사용하여 데이터를 그룹화한 후 각 그룹에 df.tolist()를 적용하여 list of lists를 만들 수 있습니다.

# DataFrame을 열 기준으로 그룹화한 다음, 각 그룹을 list of lists로 변환합니다.
grouped_df = df.groupby('category')
category_lists = [group.tolist() for _, group in grouped_df]

df.tolist()의 효율적이고 안전한 사용을 위한 팁

  • 메모리 사용량 고려: 큰 DataFrame을 처리할 때 데이터를 리스트로 변환하는 메모리 영향력을 고려해야 합니다. 메모리 사용량이 중요한 경우 데이터를 작은 청크로 처리하거나 df.to_numpy()와 같은 대체 방법을 고려해야 할 수 있습니다.
  • 결측 값 처리: DataFrame에 결측 값이 포함되어 있는 경우 이를 적절하게 처리해야 합니다. 기본값으로 대체하거나 리스트에서 제거하는 방식으로 처리해야 합니다.
  • 메타데이터 보존: 원래 DataFrame과 관련된 메타데이터(예: 열 이름이나 데이터 유형)를 보존해야 하는 경우 df.tolist() 대신 df.to_dict()df.to_records()와 같은 대체 방법을 고려해야 합니다.

다른 DataFrame 변환 방법과의 비교

df.tolist() 메서드는 pandas에서 DataFrame을 다른 데이터 구조로 변환하는 여러 가지 방법 중 하나입니다. 다음은 일부 일반적인 방법에 대한 간단한 비교입니다:

df.values 및 df.to_numpy()

df.valuesdf.to_numpy() 메서드는 모두 DataFrame을 NumPy 배열로 변환합니다. 이는 리스트보다 메모리 효율적일 수 있습니다. 그러나 이러한 메서드는 원래 DataFrame의 열 이름이나 데이터 유형을 보존하지 않습니다.

df.to_list()

df.to_list() 메서드는 df.tolist()와 유사하지만, list of lists 대신 Series 객체의 리스트를 반환합니다. 이는 열 정보를 보존해야 할 경우 유용할 수 있지만, 리스트 대신 리스트로 작업하는 것보다 유연성이 떨어질 수 있습니다.

이러한 방법 중 어떤 것을 선택할지는 구체적인 사용 사례와 데이터 처리 워크플로우의 요구 사항에 따라 결정될 것입니다.

실제 예제 및 데모

df.tolist() 메서드를 사용하는 몇 가지 실제 예제는 다음과 같습니다:

예제 1: 값 리스트를 기반으로 DataFrame 필터링

import pandas as pd
 
# 샘플 DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
 
# 'A' 열을 리스트로 변환
a_list = df['A'].tolist()
 
# 'A' 값 리스트를 기반으로 DataFrame 필터링
filtered_df = df[df['A'].isin(a_list[1:4])]
print(filtered_df)
# 출력:
#    A  B
# 1  2  b
# 2  3  c
# 3  4  d

이 예제에서는 DataFrame의 'A' 열을 리스트로 변환한 다음, 이 리스트를 사용하여 DataFrame을 필터링하고 'A' 값이 리스트에 있는 행만 포함하는 새로운 DataFrame을 작성합니다.

예제 2: 리스트를 입력으로 받는 함수에 DataFrame 데이터 전달

def my_function(data_list):
    # 데이터 리스트에 대해 작업 수행
    processed_data = [x * 2 for x in data_list]
    return processed_data
 
# 샘플 DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
 
# DataFrame을 list of lists로 변환
df_as_list = df.tolist()
 
# 리스트 of lists를 사용자 정의 함수에 전달
result = my_function(df_as_list)
print(result)
# 출력: [2, 4, 6, 8, 10, 12]

이 예제에서는 리스트 형태의 데이터를 입력으로 받는 사용자 정의 함수 my_function을 정의합니다. 그런 다음, df.tolist()을 사용하여 DataFrame을 리스트 of lists로 변환하고, 해당 리스트 of lists를 사용자 정의 함수에 전달합니다.

예제 3: df.tolist()을 다른 DataFrame 메서드와 결합

import pandas as pd
 
# 샘플 DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]})
 
# DataFrame을 category로 그룹화한 다음, 각 그룹을 리스트 of lists로 변환
grouped_df = df.groupby('category')
category_lists = grouped_df.apply(lambda group: group.values.tolist()).tolist()
 
print(category_lists)

변수 및 데이터 유형

문자열

파이썬에서는 문자열을 나타내는 데 사용됩니다. 작은따옴표 ('), 큰따옴표 ("), 혹은 삼중따옴표 (''' 혹은 """)를 사용하여 정의할 수 있습니다. 다음은 예시입니다:

my_string = "안녕, 세상!"
print(my_string)  # 출력: 안녕, 세상!

문자열은 연결(concatenation), 슬라이싱(slicing), 포맷팅(formatting)과 같은 다양한 작업을 지원합니다.

숫자

파이썬은 세 가지 주요한 숫자 데이터 타입을 지원합니다: 정수(int), 실수(float), 복소수(complex). 다음은 예시입니다:

integer_num = 42
float_num = 3.14
complex_num = 2 + 3j
 
print(integer_num)  # 출력: 42
print(float_num)    # 출력: 3.14
print(complex_num)  # 출력: (2+3j)

이러한 숫자 데이터 타입에 대해 다양한 산술 연산을 수행할 수 있습니다.

불리언

불리언은 참(True) 또는 거짓(False)을 나타내는 데 사용됩니다. 조건문과 논리 연산에서 자주 사용됩니다. 다음은 예시입니다:

is_sunny = True
is_raining = False
 
print(is_sunny)  # 출력: True
print(is_raining)  # 출력: False

리스트

리스트는 서로 다른 데이터 타입의 항목을 순서대로 저장하는 컬렉션입니다. 대괄호 ([])를 사용하여 정의됩니다. 다음은 예시입니다:

fruits = ['사과', '바나나', '체리']
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
mixed_list = [1, '안녕', True, 3.14]
 
print(fruits)  # 출력: ['사과', '바나나', '체리']
print(numbers)  # 출력: [1, 2, 3, 4, 5]
print(mixed_list)  # 출력: [1, '안녕', True, 3.14]

인덱싱(indexing)과 슬라이싱(slicing)을 사용하여 리스트의 원소에 접근하고 수정할 수 있습니다.

튜플

튜플은 리스트와 비슷하지만, 생성된 후에는 원소를 변경할 수 없는 불변(immutable)한 자료 구조입니다. 소괄호(())를 사용하여 정의됩니다. 다음은 예시입니다:

point = (2, 3)
person = ('John', 30, '엔지니어')
 
print(point)  # 출력: (2, 3)
print(person)  # 출력: ('John', 30, '엔지니어')

튜플은 고정된 개수의 요소를 가지는 데이터 구조를 표현하는 데 자주 사용됩니다.

딕셔너리

딕셔너리는 키-값 쌍의 비순서화된 컬렉션입니다. 중괄호({})를 사용하여 정의됩니다. 다음은 예시입니다:

person = {
    'name': 'John',
    'age': 30,
    'occupation': '엔지니어'
}
 
print(person)  # 출력: {'name': 'John', 'age': 30, 'occupation': '엔지니어'}
print(person['name'])  # 출력: John

딕셔너리는 의미있는 키를 사용하여 데이터를 저장하고 검색하는 데 유용합니다.

집합

집합은 중복되지 않는 요소들로 이루어진 비순서화된 컬렉션입니다. 중괄호({})를 사용하여 정의되며, 딕셔너리와 유사한 문법을 가지고 있습니다. 다음은 예시입니다:

colors = {'빨강', '초록', '파랑'}
numbers = {1, 2, 3, 4, 5}
 
print(colors)  # 출력: {'빨강', '초록', '파랑'}
print(numbers)  # 출력: {1, 2, 3, 4, 5}

집합은 합집합, 교집합, 차집합과 같은 연산을 수행하는 데 유용합니다.

연산자와 표현식

산술 연산자

파이썬은 다음과 같은 산술 연산자를 지원합니다:

  • 덧셈(+)
  • 뺄셈(-)
  • 곱셈(*)
  • 나눗셈(/)
  • 바닥 나눗셈(//)
  • 나머지(%)
  • 거듭제곱(**)

다음은 예시입니다:

a = 10
b = 3
 
print(a + b)  # 출력: 13
print(a - b)  # 출력: 7
print(a * b)  # 출력: 30
print(a / b)  # 출력: 3.3333333333333335
print(a // b)  # 출력: 3
print(a % b)  # 출력: 1
print(a ** b)  # 출력: 1000

비교 연산자

파이썬은 다음과 같은 비교 연산자를 지원합니다:

  • 같음(==)
  • 같지 않음(!=)
  • 작음(<)
  • 작거나 같음(<=)
  • 큼(>)
  • 크거나 같음(>=)

다음은 예시입니다:

a = 10
b = 20
 
print(a == b)  # 출력: False
print(a != b)  # 출력: True
print(a < b)  # 출력: True
print(a <= b)  # 출력: True
print(a > b)  # 출력: False
print(a >= b)  # 출력: False

논리 연산자

파이썬은 다음과 같은 논리 연산자를 지원합니다:

  • AND (and)
  • OR (or)
  • NOT (not)

다음은 예시입니다:

a = True
b = False
 
print(a and b)  # 출력: False
print(a or b)  # 출력: True
print(not a)  # 출력: False

비트 연산자

파이썬은 비트 연산자도 지원합니다. 비트 연산자는 정수의 비트 단위 연산을 수행합니다. 비트 연산자는 다음과 같습니다:

  • AND (&)
  • OR (|)
  • XOR (^)
  • NOT (~)
  • 왼쪽 시프트 (<<)
  • 오른쪽 시프트 (>>)

다음은 예시입니다:

a = 0b1010  # 이진수 10
b = 0b1100  # 이진수 12
 
print(a & b)  # 출력: 8 (이진수 1000)
print(a | b)  # 출력: 14 (이진수 1110)
print(a ^ b)  # 출력: 6 (이진수 0110)
print(~a)  # 출력: -11 (이진수 -1011)
print(a << 1)  # 출력: 20 (이진수 10100)
print(a >> 1)  # 출력: 5 (이진수 101)

제어문

조건문

파이썬은 다음과 같은 조건문을 제공합니다:

  • if
  • elif (다른 언어의 else if와 비슷한 역할)
  • else

다음은 예시입니다:

age = 18
 
if age < 18:
    print("미성년자입니다.")
elif age < 21:
    print("청소년입니다.")
else:
    print("성인입니다.")

반복문

파이썬은 두 가지 주요한 반복문을 지원합니다:

  • for 반복문
  • while 반복문

다음은 for 반복문의 예시입니다:

fruits = ['사과', '바나나', '체리']
 
for fruit in fruits:
    print(fruit)

while 반복문의 예시는 다음과 같습니다:

count = 0
 
while count < 5:
    print(count)
    count += 1

중단과 계속하기 문장

break 문장은 반복문을 일찍 종료하고 완전히 빠져나오는 데 사용되며, continue 문장은 현재 반복 회차를 건너뛰고 다음 회차로 이동하는 데 사용됩니다.

다음은 예시입니다:

for i in range(10):
    if i == 5:
        break
    if i % 2 == 0:
        continue
    print(i)

위의 코드는 다음을 출력합니다:

1
3

함수

파이썬에서 함수는 def 키워드를 사용하여 정의됩니다. 다음은 예시입니다:

def greet(name):
    """
    주어진 이름과 함께 인사 메시지를 출력합니다.
    """
    print(f"안녕, {name}!")
 
greet("Alice")  # 출력: 안녕, Alice!

함수는 값을 반환할 수도 있습니다:

def add_numbers(a, b):
    return a + b
 
result = add_numbers(5, 3)
print(result)  # 출력: 8

기본 매개변수 값을 가지고 아규먼트를 받을 때는 *args**kwargs를 사용할 수 있습니다.

모듈과 패키지

파이썬의 표준 라이브러리는 math, os, datetime와 같은 다양한 내장 모듈을 제공합니다. 이러한 모듈을 가져와 함수와 변수를 사용할 수 있습니다.

다음은 예시입니다:

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

특정 함수 또는 변수만 모듈에서 가져올 수도 있습니다:

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

파이썬은 자신의 모듈과 패키지를 생성할 수도 있습니다. 모듈은 개별적인 파이썬 파일이며, 패키지는 여러 모듈의 모음입니다.

결론

이 튜토리얼에서는 변수와 데이터 유형, 연산자와 표현식, 제어 흐름, 함수, 모듈과 패키지와 같은 파이썬의 기본 개념에 대해 배웠습니다. 이러한 개념은 파이썬 프로그래밍의 기본 구성 요소이며, 이러한 개념을 숙달하면 더 복잡하고 강력한 파이썬 애플리케이션을 작성할 수 있습니다.

기억하세요, 프로그래밍은 계속되는 학습 과정이며, 개선하기 위해서는 코드를 작성하고 문제를 해결하는 것이 가장 좋습니다. 파이썬 에코시스템을 계속 탐색하고, 새로운 라이브러리와 프레임워크를 시도하며, 실험하고 실패하여 배워 나가는 것을 두려워하지 마세요.

즐거운 코딩 하세요!

MoeNagy Dev