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Pandas Explode: 기술 습득을 위한 초보자 가이드

Pandas Explode: 기술 습득을 위한 초보자 가이드

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Pandas Explode: 데이터 확장의 힘을 발휘하기

pandas explode란?

pandas explode의 정의

판다스(pandas)의 explode() 메서드는 Series나 DataFrame의 내용을 확장하기 위한 강력한 도구입니다. 이 메서드는 리스트, 튜플, 또는 다른 이터러블(iterable)을 포함하는 열을 가져와 해당 내용을 여러 행으로 "폭발"시켜 인덱스 값을 복제합니다. 이 과정은 데이터를 "언네스팅" 또는 "평평하게 만드는" 것으로 알려져 있습니다.

데이터 분석에서 데이터 확장의 중요성

explode()를 사용한 데이터 확장은 많은 데이터 분석 시나리오에서 중요합니다. 이를 통해 복잡한 중첩된 데이터 구조를 다룰 수 있으며 이를 보다 관리하기 쉬운 탭ular 형식으로 변환할 수 있습니다. 이는 하위 데이터 처리, 분석, 시각화 작업을 크게 단순화할 수 있습니다.

pandas explode를 언제 사용해야 할까요?

pandas explode가 유용한 시나리오

  • 제품 추천, 사용자 태그 또는 거래 세부 정보와 같은 리스트 또는 다른 이터러블 열을 처리하는 경우
  • 계층적 또는 중첩된 데이터 구조를 평평하고 정규화된 형식으로 변환하는 경우
  • 샘플 당 고정된 수의 피처(특성)를 요구하는 머신 러닝 모델에 대한 데이터 준비
  • 각 타임스탬프에 여러 개의 관련 값을 가질 수 있는 시계열 데이터 확장

중첩된 데이터 구조 다루기

판다스(pandas)의 explode()는 중첩된 데이터 구조(리스트의 리스트, 데이터프레임 내의 딕셔너리 또는 데이터프레임 내의 데이터프레임 등)를 다룰 때 특히 유용합니다. 이 중첩된 구조를 폭발시켜 개별 요소를 추출하여 보다 효과적으로 작업할 수 있습니다.

추가 분석을 위한 데이터 변환

데이터를 폭발시킨 후에는 필터링, 집계 또는 기타 변환과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 고급 분석, 시각화 또는 모델링 작업에 대비할 수 있습니다.

pandas explode의 기본 사항

explode() 메서드에 접근하기

판다스(pandas)의 explode() 메서드는 Series와 DataFrame 객체 모두에서 사용할 수 있습니다. 확장하려는 열 또는 열에 직접 호출할 수 있습니다.

import pandas as pd
 
# 예시 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [[1, 2], [3, 4], [5]]})
df.explode('B')

explode()의 입력과 출력 이해하기

explode() 메서드는 단일 열 이름 또는 열 이름의 리스트를 입력으로 사용합니다. 그런 다음 지정된 열을 "폭발"하여 리스트나 이터러블의 각 요소마다 새로운 행을 만듭니다.

explode()의 출력은 원래와 동일한 인덱스를 가진 새로운 DataFrame 또는 Series입니다. 그러나 지정된 열이 확장되어 더 많은 열이 생성됩니다.

explode() 중 누락 값을 처리하기

입력 열에 누락된 값(NaN, None 또는 numpy.nan 등)이 포함된 경우, explode() 메서드는 이러한 값을 출력에서 보존합니다. 이를 통해 데이터 구조를 유지하고 다음 단계에서 적절하게 누락된 값을 처리할 수 있습니다.

단일 레벨의 리스트 폭발하기

단일 레벨 리스트 열에 explode() 적용하기

단일 레벨 리스트를 포함하는 열을 폭발시키는 간단한 예제로 시작해 보겠습니다.

import pandas as pd
 
# 예시 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [[1, 2], [3, 4], [5]]})
df.explode('B')

이렇게 하면 'B' 열이 폭발된 DataFrame이 생성되며, 리스트의 각 요소마다 새로운 행이 생성됩니다.

인덱스 정보 보존하기

열을 폭발시키면 원래의 인덱스 정보도 유지됩니다. 이를 통해 폭발된 행과 원래 데이터 간의 관계를 유지할 수 있습니다.

import pandas as pd
 
# 예시 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [[1, 2], [3, 4], [5]]})
exploded_df = df.explode('B')
exploded_df

폭발 이후 중복 처리하기

입력 열에 중복된 값이 리스트 내에 있는 경우, explode() 메서드는 출력에서 중복된 행을 생성합니다. 이러한 중복을 drop_duplicates() 또는 unique()와 같은 표준 판다스(pandas) 연산을 사용하여 처리할 수 있습니다.

import pandas as pd
 
# 예시 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [[1, 2, 2], [3, 4, 4], [5, 5, 5]]})
exploded_df = df.explode('B')
exploded_df.drop_duplicates()

다중 레벨의 리스트 폭발하기

중첩된 리스트 또는 딕셔너리 폭발하기

explode() 메서드는 데이터프레임 내의 중첩된 리스트 또는 딕셔너리와 같이 더 복잡한 데이터 구조도 처리할 수 있습니다. 이를 통해 계층적 데이터를 탭ular 형식으로 "평평하게 만들 수 있습니다.

import pandas as pd
 
# 중첩된 데이터가 있는 예시 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [{'x': 1, 'y': 2}, {'x': 3, 'y': 4}, {'x': 5, 'y': 6}]})
df.explode('B')

계층 구조 유지하기

중첩된 데이터를 폭발시킬 때, ignore_index=False 매개변수를 사용하여 계층 구조를 유지할 수 있습니다. 이를 통해 원래의 인덱스 값을 유지하고 폭발된 행과 원래 데이터 간의 관계를 추적할 수 있습니다.

import pandas as pd
 
# 중첩된 데이터가 있는 예시 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [{'x': 1, 'y': 2}, {'x': 3, 'y': 4}, {'x': 5, 'y': 6}]})
df.explode('B', ignore_index=False)

리스트 길이의 다양성 처리하기

입력 열에 길이가 다른 리스트나 이터러블이 포함된 경우, explode() 메서드는 이를 정상적으로 처리합니다. 각 요소마다 필요한 수의 행을 생성하고 필요시 NaN으로 누락된 값을 채웁니다.

import pandas as pd
 
# 길이가 다른 리스트를 포함하는 예시 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [[1, 2], [3, 4, 5], [6]]})
df.explode('B')
## `explode()`를 다른 파이썬 작업과 결합하기
 
### `explode()` 이후 데이터 필터링 및 선택하기
데이터를 `explode()` 한 이후에는 index를 설정하거나 불리언 인덱싱, `loc` 및 `iloc` 메서드와 같은 기본 판다스 작업을 사용하여 필요한 데이터를 필터링하고 선택할 수 있습니다.
 
```python
import pandas as pd
 
# 예제 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [[1, 2], [3, 4], [5]]})
exploded_df = df.explode('B')
exploded_df[exploded_df['B'] > 2]

explode() 이후 데이터 집계하기

explode()sum(), mean(), groupby()와 같은 집계 함수와 결합하여 확장된 데이터를 사용하여 복잡한 데이터 변환 및 분석을 수행할 수 있습니다.

import pandas as pd
 
# 예제 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [[1, 2], [3, 4], [5]]})
exploded_df = df.explode('B')
exploded_df.groupby('A')['B'].sum()

explode() 이후에 변환 적용하기

데이터를 explode() 한 이후에는 데이터 클리닝, 피처 엔지니어링 또는 머신러닝 모델과 같은 다양한 변환을 적용할 수 있습니다.

import pandas as pd
 
# 예제 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [[1, 2], [3, 4], [5]]})
exploded_df = df.explode('B')
exploded_df['B_squared'] = exploded_df['B'] ** 2

판다스 explode의 고급 사용 예

시계열 분석을 위한 데이터 확장

explode()는 각 타임스탬프에 여러 관련 값이 있는 시계열 데이터를 다룰 때 특히 유용합니다. 데이터를 explode() 하여 시계열 분석 및 예측에 더 적합한 형식으로 만들 수 있습니다.

import pandas as pd
 
# 예제 시계열 DataFrame
df = pd.DataFrame({'timestamp': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                   'values': [[10, 20], [30, 40, 50], [60]]})
df = df.set_index('timestamp')
df.explode('values')

원-핫 인코딩을 위한 데이터 확장

머신러닝 모델을 위한 데이터를 준비할 때 범주형 변수를 원-핫 인코딩을 사용하여 숫자 형식으로 변환해야 할 수도 있습니다. explode()를 사용하여 데이터를 원-핫 인코딩에 적합한 형식으로 확장할 수 있습니다.

import pandas as pd
 
# 범주형 데이터가 포함된 예제 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [['a', 'b'], ['b', 'c'], ['a']]})
exploded_df = df.explode('B')
pd.get_dummies(exploded_df, columns=['B'])

groupby()와 결합하여 복잡한 변환 수행하기

explode() 메서드를 groupby()와 같은 다른 판다스 작업과 결합하여 복잡한 데이터 변환 및 분석을 수행할 수 있습니다.

import pandas as pd
 
# 예제 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [[1, 2], [3, 4], [5]]})
exploded_df = df.explode('B')
exploded_df.groupby('A')['B'].agg(['sum', 'mean'])

문제 해결과 모범 사례

오류 및 특수 상황 처리하기

explode()를 사용할 때 빈 리스트나 예상하지 못한 데이터 유형과 같은 특수 상황이 발생할 수 있습니다. 데이터 처리 파이프라인의 견고성을 보장하기 위해 이러한 상황을 체계적으로 처리하는 것이 중요합니다.

import pandas as pd
 
# 특수 상황이 포함된 예제 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [[1, 2], [], [5]]})
df.explode('B')

대용량 데이터셋의 성능 최적화

대용량 데이터셋으로 작업할 때 explode() 작업은 연산 비용이 많이 드는 경우가 있습니다. 이러한 경우에는 청크 처리 또는 병렬화와 같은 기술을 사용하여 코드의 성능을 최적화할 수 있습니다.

import pandas as pd
 
# 대용량 DataFrame 예제
df = pd.DataFrame({'A': [1] * 1_000_000, 'B': [list(range(10))] * 1_000_000})
df.explode('B')

explode()를 데이터 처리 파이프라인에 통합하기

explode() 메서드는 강력한 도구로서 다른 판다스 작업과 함께 데이터 처리 파이프라인에 매끄럽게 통합될 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 변환하고 분석에 적합한 형식으로 준비할 수 있습니다.

import pandas as pd
 
# 데이터 처리 파이프라인 예제
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [[1, 2], [3, 4], [5]]})
processed_df = (
    df
    .explode('B')
    .assign(B_squared=lambda x: x['B'] ** 2)
    .groupby('A')['B_squared']
    .sum()
)

결론

이 튜토리얼에서는 판다스의 강력한 explode() 메서드에 대해 알아보고 데이터의 잠재력을 발휘하는 방법을 배웠습니다. explode()를 사용하는 시기를 이해하고 기본 개념을 숙달하며 고급 사용 예를 탐색함으로써 복잡한 중첩 데이터 구조를 데이터 분석, 시각화, 머신러닝에 더 적합한 형식으로 변환할 수 있습니다.

explode() 메서드는 다른 판다스 작업과 결합하여 견고하고 효율적인 데이터 처리 파이프라인을 생성할 수 있는 다재다능한 도구입니다. 판다스를 계속 사용하면서 explode()의 기능과 데이터 분석 작업을 단순화하는 방법을 계속 탐색해 보세요.

더 많은 학습 자료와 자료는 판다스 문서, 온라인 튜토리얼 및 더 넓은 데이터 과학 커뮤니티를 참조할 수 있습니다.

모듈과 패키지 작업하기

파이썬의 모듈화된 디자인은 코드를 재사용 가능한 컴포넌트로 구성된 모듈로 정리할 수 있습니다. 모듈은 정의와 문장을 포함하는 파이썬 파일입니다. 모듈을 가져오면 해당 모듈이 제공하는 기능에 액세스할 수 있습니다.

모듈 가져오기

모듈을 가져오기 위한 기본 구문은 다음과 같습니다:

import module_name

가져온 후에는 점 표기법을 사용하여 모듈의 함수, 클래스 및 변수에 액세스할 수 있습니다:

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

특정 항목을 모듈에서 가져올 수도 있습니다:

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

이 접근 방식을 사용하면 모듈 이름 접두사 없이 가져온 항목을 직접 사용할 수 있습니다.

모듈 생성하기

모듈을 작성하려면 .py 확장자를 가진 파이썬 파일을 저장하면 됩니다. 예를 들어, 다음 내용을 가진 my_module.py라는 모듈을 생성해 보겠습니다:

def greet(name):

출력할 때, 이름을 추가합니다:

print(f"안녕하세요, {name}!")

num을 제곱하는 함수를 정의합니다:

def square(num):
    return num ** 2

이 모듈에서의 함수를 다른 Python 파일에서 import하여 사용할 수 있습니다:

import my_module
 
my_module.greet("Alice")  # 출력: 안녕하세요, Alice!
result = my_module.square(5)
print(result)  # 출력: 25

패키지

패키지는 모듈을 계층 구조로 구성하는 방법입니다. 패키지는 하나 이상의 Python 모듈을 포함하는 디렉터리입니다.

패키지를 생성하려면 디렉터리를 생성하고 그 안에 __init__.py 파일을 추가하면 됩니다. 이 파일은 비어있거나 패키지의 초기화 코드를 포함할 수 있습니다.

예를 들어, utils.pymath_functions.py라는 두 개의 모듈을 포함하는 my_package라는 패키지를 생성해 봅시다:

my_package/
    __init__.py
    utils.py
    math_functions.py

utils.py에서:

def print_message(message):
    print(message)

math_functions.py에서:

def add(a, b):
    return a + b
 
def multiply(a, b):
    return a * b

이제 패키지에서 함수를 import하여 사용할 수 있습니다:

from my_package import utils, math_functions
 
utils.print_message("안녕하세요, 세계!")
result = math_functions.add(3, 4)
print(result)  # 출력: 7
 
result = math_functions.multiply(5, 6)
print(result)  # 출력: 30

에러 처리

파이썬은 프로그램 실행 중에 발생할 수 있는 오류를 처리하기 위한 견고한 예외 처리 메커니즘을 제공합니다. try-except 블록은 예외를 잡고 처리하는 데 사용됩니다.

다음은 예시입니다:

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("오류: 0으로 나눌 수 없습니다.")

이 경우, ZeroDivisionError 예외가 잡히고 적절한 메시지가 출력됩니다.

단일 try-except 블록에서 여러 개의 예외를 처리할 수도 있습니다:

try:
    value = int("abc")
    result = 10 / 0
except ValueError:
    print("오류: 잘못된 입력입니다.")
except ZeroDivisionError:
    print("오류: 0으로 나눌 수 없습니다.")

또한 elsefinally 절을 사용하여 추가적인 시나리오를 처리할 수 있습니다:

try:
    result = 10 / 2
except ZeroDivisionError:
    print("오류: 0으로 나눌 수 없습니다.")
else:
    print(f"결과: {result}")
finally:
    print("정리 코드 위치")

else 블록은 예외가 발생하지 않았을 때 실행되고, finally 블록은 예외가 발생하든 안 하든 항상 실행됩니다.

파일 작업

파이썬은 파일 작업을 위한 내장 함수와 메서드를 제공합니다. open() 함수는 파일을 열 때 사용하고, close() 메서드는 파일을 닫을 때 사용합니다.

파일에서 읽는 예시로 보여드리겠습니다:

try:
    file = open("example.txt", "r")
    content = file.read()
    print(content)
except FileNotFoundError:
    print("오류: 파일을 찾을 수 없습니다.")
finally:
    file.close()

이 예시에서는 파일을 읽기 모드("r")로 열고, read() 메서드를 사용하여 내용을 읽고, 그 후 파일을 닫습니다.

with 문을 사용하여 파일 작업을 더 간결하게 처리할 수도 있습니다:

try:
    with open("example.txt", "r") as file:
        content = file.read()
        print(content)
except FileNotFoundError:
    print("오류: 파일을 찾을 수 없습니다.")

with 문은 예외가 발생하더라도 파일을 자동으로 닫아줍니다.

파일에 쓰는 것도 비슷합니다:

try:
    with open("example.txt", "w") as file:
        file.write("안녕하세요, 세계!")
except IOError:
    print("오류: 파일에 쓸 수 없습니다.")

이 경우, 파일을 쓰기 모드("w")로 열고, 텍스트 "안녕하세요, 세계!"를 파일에 작성합니다.

파일 시스템 작업

파이썬의 osos.path 모듈은 운영 체제와 파일 시스템과 상호작용하기 위한 함수를 제공합니다.

다음은 일부 예시입니다:

import os
 
# 현재 작업 디렉터리 가져오기
current_dir = os.getcwd()
print(current_dir)
 
# 현재 디렉터리의 파일과 디렉터리 나열하기
items = os.listdir(current_dir)
print(items)
 
# 새 디렉터리 생성하기
new_dir = "my_directory"
os.makedirs(new_dir)
 
# 파일 또는 디렉터리의 존재 여부 확인하기
file_path = "example.txt"
if os.path.exists(file_path):
    print("파일이 존재합니다.")
else:
    print("파일이 존재하지 않습니다.")
 
# 파일 또는 디렉터리에 대한 정보 가져오기
file_stats = os.stat(file_path)
print(file_stats)

이 예시에서는 현재 작업 디렉터리 가져오기, 파일과 디렉터리 나열하기, 새 디렉터리 생성하기, 파일이나 디렉터리의 존재 여부 확인하기, 파일이나 디렉터리에 대한 정보 가져오기에 대해 보여줍니다.

결론

이 튜토리얼에서는 Python에서 모듈과 패키지를 사용하는 방법, 에러와 예외를 처리하는 방법, 그리고 파일 시스템과 상호작용하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이러한 개념은 코드 구성, 예외 상황 처리 및 데이터 저장 및 검색을 위해 필수적입니다.

기술적으로 능숙해지려면 계속해서 연습하고, 실험하고, Python의 다양한 라이브러리와 도구 생태계를 탐색해야 합니다. 계속해서 학습하면 Python을 사용하여 강력하고 견고한 응용 프로그램을 만들 수 있습니다.

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