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파이썬에서 .loc 마스터하기: 초보자를 위한 안내서

파이썬에서 .loc 마스터하기: 초보자를 위한 안내서

MoeNagy Dev

.loc 액세서 이해하기

.loc 액세서란?

판다스의 .loc 액세서는 행 및 열 라벨을 기준으로 데이터프레임이나 시리즈에서 데이터를 선택하고 액세스하는 강력한 도구입니다. .iloc 액세서와 달리 숫자 색인을 사용하는 대신에 명시적으로 행과 열 라벨을 지정하여 데이터를 선택할 수 있습니다.

행과 열 라벨을 사용한 데이터 액세스

.loc 액세서를 사용하여 데이터에 접근하려면 행과 열 라벨을 인수로 제공해야 합니다. 다음은 기본적인 예시입니다:

import pandas as pd
 
# 샘플 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50]},
                  index=['row1', 'row2', 'row3', 'row4', 'row5'])
 
# 단일 요소에 접근
print(df.loc['row2', 'B'])  # 출력: 20
 
# 행에 접근
print(df.loc['row3'])
# 출력:
# A    3
# B   30
# Name: row3, dtype: int64
 
# 열에 접근
print(df.loc[:, 'A'])
# 출력:
# row1    1
# row2    2
# row3    3
# row4    4
# row5    5
# Name: A, dtype: int64

위의 예시에서는 'row1'부터 'row5'까지의 행 라벨과 'A'와 'B'라는 열 라벨로 샘플 데이터프레임을 생성합니다. 그리고 .loc 액세서를 사용하여 단일 요소, 전체 행, 전체 열을 선택하는 방법을 보여줍니다.

단일 요소, 행 및 열 선택하기

.loc 액세서를 사용하여 단일 요소, 행, 열을 선택할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예시입니다:

# 단일 요소 선택
print(df.loc['row2', 'B'])  # 출력: 20
 
# 행 선택
print(df.loc['row3'])
# 출력:
# A    3
# B   30
# Name: row3, dtype: int64
 
# 열 선택
print(df.loc[:, 'A'])
# 출력:
# row1    1
# row2    2
# row3    3
# row4    4
# row5    5
# Name: A, dtype: int64

여러 행과 열 선택하기

리스트나 범위로 라벨을 제공하여 .loc 액세서를 사용하여 여러 행과 열을 선택할 수도 있습니다:

# 여러 행 선택
print(df.loc[['row2', 'row4']])
#     A   B
# row2  2  20
# row4  4  40
 
# 여러 열 선택
print(df.loc[:, ['A', 'B']])
#       A   B
# row1   1  10
# row2   2  20
# row3   3  30
# row4   4  40
# row5   5  50
 
# 행 범위 선택
print(df.loc['row2':'row4'])
#       A   B
# row2   2  20
# row3   3  30
# row4   4  40

위의 예시에서는 리스트나 범위의 라벨을 사용하여 여러 행과 열을 선택하는 방법을 보여줍니다.

.loc을 사용한 조건에 따른 선택

조건에 따른 행과 열 필터링

.loc 액세서를 사용하여 특정 조건에 따라 행과 열을 필터링할 수도 있습니다. 특정 기준을 충족하는 데이터를 선택해야 할 때 특히 유용합니다.

# 조건에 따른 행 필터링
print(df.loc[df['A'] > 3])
#       A   B
# row4  4  40
# row5  5  50
 
# 조건에 따른 열 필터링
print(df.loc[:, df.columns.str.startswith('A')])
#       A
# row1   1
# row2   2
# row3   3
# row4   4
# row5   5

첫 번째 예시에서는 'A'열의 값이 3보다 큰 행만 포함하도록 데이터프레임을 필터링합니다. 두 번째 예시에서는 'A'로 시작하는 열만 포함하도록 데이터프레임을 필터링합니다.

부울 연산자를 사용한 여러 조건 결합

부울 연산자인 & (그리고)와 | (또는)를 사용하여 여러 조건을 결합하여 더 복잡한 필터를 만들 수도 있습니다.

# 부울 연산자를 사용하여 여러 조건 결합
print(df.loc[(df['A'] > 2) & (df['B'] < 40)])
#       A   B
# row3  3  30

이 예시에서는 'A'열의 값이 2보다 크고 'B'열의 값이 40보다 작은 행만 선택합니다.

복잡한 조건을 기반으로 행과 열 선택하기

.loc 액세서를 사용하면 여러 필터를 결합하고 부울 연산자를 사용하여 복잡한 조건을 만들 수 있습니다. 이는 더 고급적인 데이터 선택 및 추출이 필요한 경우에 특히 유용합니다.

# 복잡한 조건을 기반으로 행과 열 선택
print(df.loc[(df['A'] > 2) & (df['B'] < 40), ['A', 'B']])
#       A   B
# row3  3  30

이 예시에서는 'A'열의 값이 2보다 크고 'B'열의 값이 40보다 작은 행만 선택하고, 'A'와 'B'열만 반환합니다.

.loc을 사용한 데이터 수정

특정 요소에 값 할당하기

.loc 액세서는 데이터프레임이나 시리즈의 특정 요소에 값을 할당하는 데도 사용할 수 있습니다.

# 특정 요소에 값 할당
df.loc['row2', 'B'] = 25
print(df)
#       A   B
# row1   1  10
# row2   2  25
# row3   3  30
# row4   4  40
# row5   5  50

이 예시에서는 .loc 액세서를 사용하여 'row2' 행과 'B' 열에 값 25를 할당합니다.

여러 행과 열 수정하기

.loc 액세서를 사용하여 동시에 여러 행과 열을 수정할 수도 있습니다.

# 여러 행과 열 수정
df.loc[['row2', 'row4'], ['A', 'B']] = [[12, 125], [42, 420]]
print(df)
#        A    B
# row1    1   10
# row2   12  125
# row3    3   30
# row4   42  420
# row5    5   50

이 예시에서는 .loc 액세서를 사용하여 'row2'와 'row4' 행의 'A'와 'B' 열의 값을 수정합니다.

.loc을 사용한 결측 데이터 처리

.loc 액세서를 사용하여 데이터프레임이나 시리즈의 결측 데이터를 처리할 수도 있습니다.

# 결측값이 있는 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5],
                   'B': [10, 20, 30, None, 50]},
                  index=['row1', 'row2', 'row3', 'row4', 'row5'])
 
# .loc을 사용하여 결측값 채우기
df.loc[:, 'A'] = df['A'].fillna(0)

다음과 같은 markdown 파일을 한국어로 번역하고 주석을 번역하지 않으십시오. 샘플 프롬프트의 내용을 번역하지 마십시오. 파일은 다음과 같습니다.

print(df)
#        A   B
# row1   1  10
# row2   2  20
# row3   0  30
# row4   4   0
# row5   5  50

이 예제에서는 'A'와 'B' 열에 결측값이 있는 DataFrame을 생성합니다. 그런 다음 .loc 액세서를 사용하여 두 열의 결측값을 모두 0으로 채웁니다.

고급 기법과 .loc

.loc을 다른 판다스 작업과 연결하기

.loc 액세서는 다른 판다스 작업과 연결하여 더 복잡한 데이터 선택 및 조작 워크플로를 만들 수 있습니다.

# .loc을 다른 판다스 작업과 연결하기
filtered_df = df.loc[(df['A'] > 2) & (df['B'] < 40), ['A', 'B']]
filtered_df['C'] = filtered_df['A'] + filtered_df['B']
print(filtered_df)
#        A   B   C
# row3   3  30  33

이 예에서는 먼저 조건에 따라 DataFrame을 필터링하기 위해 .loc 액세서를 사용하고, 그런 다음 필터된 행에 대한 'A' 및 'B' 열의 합인 새로운 열 'C'를 만듭니다.

계층적 (다중 수준) 인덱스 다루기

.loc 액세서를 사용하여 계층적 (다중 수준) 인덱스를 가진 DataFrame 또는 Series와 작업할 수도 있습니다.

# 계층적 인덱스가 있는 DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50]},
                  index=pd.MultiIndex.from_tuples([('group1', 'row1'), ('group1', 'row2'),
                                                  ('group2', 'row1'), ('group2', 'row2'),
                                                  ('group2', 'row3')],
                                                 names=['group', 'row']))
 
# .loc을 사용하여 다중 수준 인덱스로 데이터에 액세스
print(df.loc[('group2', 'row1'), 'A'])  # Output: 3
print(df.loc[('group1', slice(None)), 'B'])
# Output:
# ('group1', 'row1')    10
# ('group1', 'row2')    20
# Name: B, dtype: int64

이 예에서는 다중 수준 인덱스가 있는 DataFrame을 생성한 다음 .loc 액세서를 사용하여 계층적 인덱스에 따라 데이터를 선택하는 방법을 보여줍니다.

다른 판다스 액세서 (예: .at, .iat)와 .loc을 결합하기

.loc 액세서는 .at.iat과 같은 다른 판다스 액세서와 결합하여 더 정확하고 효율적인 데이터 액세스를 제공할 수 있습니다.

# .loc을 .at 및 .iat과 결합
print(df.at[('group2', 'row1'), 'A'])  # Output: 3
print(df.iat[2, 0])  # Output: 3

이 예에서는 .at 액세서를 사용하여 행 및 열 레이블을 기반으로 단일 요소를 선택하고, .iat 액세서를 사용하여 행 및 열 정수 위치를 기반으로 단일 요소를 선택합니다.

.loc의 성능 고려사항

.loc의 효율성 이해하기

.loc 액세서는 일반적으로 대용량 데이터셋의 경우 부울 인덱싱이나 정수 기반 인덱싱 (.iloc)보다 효율적입니다. 불필요한 계산과 데이터 복사를 피하기 때문입니다.

# .loc, .iloc 및 부울 인덱싱의 비교
import pandas as pd
import numpy as np
 
# 대용량 DataFrame 생성
df = pd.DataFrame(np.random.rand(1000000, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
 
# Timeit 비교
%timeit df.loc[df['A'] > 0.5, ['B', 'C']]
%timeit df.iloc[df['A'] > 0.5, [1, 2]]
%timeit df[(df['A'] > 0.5) & (df['B'] < 0.7)]

이 예에서는 대용량 DataFrame을 생성하고, .loc, .iloc, 부울 인덱싱을 사용하여 일부 행과 열을 선택하는 성능을 비교합니다. 세 가지 방법 중 .loc 액세서가 일반적으로 가장 효율적입니다.

.loc을 다른 선택 방법 (예: .iloc, 부울 인덱싱)과 비교하기

.loc 액세서는 일반적으로 효율적이지만, 사용 사례와 데이터 구조에 따라 .iloc 또는 부울 인덱싱과 같은 다른 선택 방법이 더 적합한 경우도 있을 수 있습니다.

# .loc, .iloc, 및 부울 인덱싱의 비교
# 각 방법을 언제 사용해야 하는지
# .loc: 레이블이 있는 데이터에서 레이블을 기반으로 선택하고자 할 때
# .iloc: 숫자 인덱스가 있는 데이터에서 위치를 기반으로 선택하고자 할 때
# 부울 인덱싱: 복잡한 조건에 따라 데이터를 필터링하고자 할 때

각 선택 방법의 트레이드오프를 이해하고 특정 요구에 맞는 적절한 선택 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

List와 Tuple

List와 Tuple은 모두 Python의 sequence type입니다. 그러나 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. List는 수정 가능(mutable)하므로 요소를 변경할 수 있지만 Tuple은 변경할 수 없으므로(immutable) 요소를 변경할 수 없습니다.

List

List는 대괄호 []를 사용하여 정의됩니다. 다음은 예입니다.

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']

List의 각 요소에는 인덱스를 사용하여 개별적으로 액세스할 수 있습니다. 인덱스는 0부터 시작합니다:

print(fruits[0])  # Output: 'apple'
print(fruits[1])  # Output: 'banana'

List의 요소를 수정할 수도 있습니다:

fruits[1] = 'orange'
print(fruits)  # Output: ['apple', 'orange', 'cherry']

List에는 append(), insert(), remove(), pop()과 같은 유용한 메소드가 많이 있습니다. 다음은 예입니다.

fruits.append('grape')
fruits.insert(1, 'pear')
fruits.remove('orange')
last_fruit = fruits.pop()
print(fruits)  # Output: ['apple', 'pear', 'cherry']
print(last_fruit)  # Output: 'grape'

Tuple

Tuple은 괄호 ()를 사용하여 정의됩니다. 다음은 예입니다.

point = (3, 4)

List와 마찬가지로 Tuple의 각 요소에는 인덱스를 사용하여 개별적으로 액세스할 수 있습니다.

print(point[0])  # Output: 3
print(point[1])  # Output: 4

하지만 Tuple의 요소는 변경할 수 없습니다.

point[0] = 5  # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

Tuple은 좌표 또는 key-value 쌍과 같은 변경할 수 없는 데이터를 표현하는 데 자주 사용됩니다.

Dictionaries

Dictionaries는 Python에서 또 다른 중요한 데이터 구조입니다. 그들은 키-값 (key-value) 쌍을 저장하기 위해 사용되며, 키는 고유하고 값은 모든 데이터 유형이 될 수 있습니다.

Dictionaries는 중괄호 {}를 사용하여 정의되며, 키-값 쌍은 콜론 :로 구분됩니다.

person = {
    'name': 'John Doe',
    'age': 35,
---
language: ko
---
 
# 딕셔너리
 
딕셔너리는 키(key)와 값(value)으로 이루어진 데이터 구조입니다. 딕셔너리는 중괄호 { }로 묶여 있으며, 각 키와 값은 콜론 :으로 구분됩니다.
 
```python
person = {
    'name': 'John Doe',
    'age': 35,
    'occupation': '소프트웨어 엔지니어'
}

딕셔너리의 값을 키를 사용하여 접근할 수 있습니다:

print(person['name'])  # 출력: 'John Doe'
print(person['age'])   # 출력: 35

딕셔너리에는 키-값 쌍을 추가, 수정, 삭제할 수도 있습니다:

person['email'] = 'john.doe@example.com'
person['age'] = 36
del person['occupation']
print(person)  # 출력: {'name': 'John Doe', 'age': 36, 'email': 'john.doe@example.com'}

딕셔너리에는 키와 값에 작업을 수행할 수 있는 keys(), values()items()와 같은 많은 유용한 메소드가 있습니다.

print(list(person.keys()))   # 출력: ['name', 'age', 'email']
print(list(person.values())) # 출력: ['John Doe', 36, 'john.doe@example.com']
print(list(person.items()))  # 출력: [('name', 'John Doe'), ('age', 36), ('email', 'john.doe@example.com')]

딕셔너리는 중첩된 딕셔너리나 딕셔너리의 리스트와 같은 복잡한 데이터 구조를 저장하는 데에도 사용할 수 있습니다.

조건문

파이썬의 조건문은 특정 조건에 따라 다른 코드 블록을 실행할 수 있도록 합니다.

가장 흔한 조건문은 if-elif-else 문입니다:

x = 10
if x > 0:
    print("x는 양수입니다")
elif x < 0:
    print("x는 음수입니다")
else:
    print("x는 0입니다")

and, or, not 연산자를 사용하여 여러 조건을 결합할 수도 있습니다:

age = 25
if age >= 18 and age < 65:
    print("성인입니다")
else:
    print("성인이 아닙니다")

삼항 연산자(ternary operator)는 한 줄로 간단한 if-else 문을 작성할 수 있도록 합니다:

is_student = True
status = "학생" if is_student else "학생이 아님"
print(status)  # 출력: "학생"

조건문은 파이썬 프로그램에서 복잡한 로직을 구축하는 데에 중요한 역할을 합니다.

반복문

파이썬의 반복문을 사용하여 특정 조건이 충족될 때까지 코드 블록을 반복하여 실행할 수 있습니다.

가장 흔한 반복문은 for 반복문으로, 시퀀스(리스트, 튜플, 문자열 등)를 반복하기 위해 사용됩니다:

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

range() 함수를 사용하여 반복할 숫자의 시퀀스를 생성할 수도 있습니다:

for i in range(5):
    print(i)  # 출력: 0, 1, 2, 3, 4

while 반복문은 반복 횟수를 미리 알 수 없고, 특정 조건이 충족될 때까지 계속 반복해야 할 때 사용됩니다:

count = 0
while count < 3:
    print("안녕하세요")
    count += 1

breakcontinue 문을 사용하여 반복문의 흐름을 제어할 수 있습니다:

for i in range(10):
    if i % 2 == 0:
        continue  # 짝수는 건너뜁니다
    if i > 7:
        break     # i가 7보다 크면 반복을 멈춥니다
    print(i)      # 출력: 1, 3, 5, 7

반복문을 사용하면 반복적인 작업을 자동화하고 대량의 데이터를 처리하는 데 매우 유용합니다.

함수

파이썬에서 함수는 특정 작업을 수행하는 재사용 가능한 코드 블록입니다. 함수를 사용하면 코드를 구성하고 모듈화하며 유지 관리하기 쉬워집니다.

def 키워드를 사용하여 함수를 정의하며, 함수 이름과 괄호를 사용합니다. 함수 몸체는 들여쓰기를 해야 하며, 유효한 파이썬 코드를 포함할 수 있습니다.

def greet(name):
    print(f"안녕하세요, {name}!")
 
greet("Alice")  # 출력: "안녕하세요, Alice!"

함수는 인수를 받아들이고 값을 반환할 수도 있습니다:

def add_numbers(a, b):
    return a + b
 
result = add_numbers(3, 4)
print(result)  # 출력: 7

함수 인수에 기본값을 정의할 수도 있습니다:

def greet(name, message="안녕"):
    print(f"{message}, {name}!")
 
greet("Bob")       # 출력: "안녕하세요, Bob!"
greet("Charlie", "안녕하세요")  # 출력: "안녕하세요, Charlie!"

*args**kwargs 구문을 사용하여 가변 길이의 인수를 사용하여 함수를 정의할 수도 있습니다:

def print_numbers(*args):
    for arg in args:
        print(arg)
 
print_numbers(1, 2, 3)   # 출력: 1, 2, 3
print_numbers(4, 5, 6, 7, 8)  # 출력: 4, 5, 6, 7, 8

함수는 파이썬 프로그래밍의 기본 구성 요소이며, 모듈화, 재사용 가능한 코드를 작성하는 데 필수적입니다.

모듈과 패키지

파이썬에서 모듈과 패키지는 코드를 구성하고 배포하는 데 사용됩니다.

모듈은 정의와 문장을 포함하는 단일 파이썬 파일입니다. import 키워드를 사용하여 모듈을 가져올 수 있습니다:

import math
print(math.pi)  # 출력: 3.141592653589793

특정 함수 또는 변수만 모듈에서 가져올 수도 있습니다:

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

패키지는 관련된 모듈의 모음입니다. 패키지는 계층적인 디렉토리 구조로 구성되며, 각 디렉토리에는 __init__.py 파일이 있습니다.

패키지를 사용하는 예시입니다:

import my_package.my_module
my_package.my_module.my_function()

from 키워드를 사용하여 패키지에서 특정 항목만 가져올 수도 있습니다:

from my_package.my_module import my_function
my_function()

모듈과 패키지를 사용하면 파이썬 코드를 구성하고 배포하는 데 필수적입니다. 이를 통해 재사용 가능하고 유지 관리 가능한 코드를 작성하여 다른 사람과 공유할 수 있습니다.

결론

이 강좌에서 파이썬의 다음 주요 개념에 대해 알아보았습니다:

  • 리스트와 튜플: 데이터 컬렉션을 저장하는 시퀀스 형식
  • 딕셔너리: 키-값 쌍을 저장하는 데이터 구조
  • 조건문: 조건에 따라 코드 실행
  • 반복문: 코드 블록을 반복 실행
  • 함수: 특정 작업을 수행하는 재사용 가능한 코드 블록
  • 모듈과 패키지: 파이썬 코드의 구성 및 배포 이러한 개념들은 Python 프로그래밍에 있어 기초적이며, 더 복잡한 애플리케이션을 구축하기 위한 견고한 기반이 될 것입니다. 이러한 개념을 연습하고 실험하여 이해력을 깊게 하고 보다 숙련된 Python 프로그래머가 되기 위해 노력해야 합니다.

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