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Pandas Rank

Pandas Rank: 효율적인 랭킹에 대한 초보자 가이드

MoeNagy Dev

Pandas rank: 랭킹 함수 이해 및 적용하기

Pandas rank: 랭킹 함수 소개

데이터 분석에서의 랭킹 개요

랭킹은 데이터 집합의 각 요소에 상대적인 위치 또는 순서를 할당하는 기본 데이터 분석 기술입니다. 데이터 값의 분포를 이해하고 이상치를 식별하며, 데이터 포인트의 비교 성능을 기반으로 한 판단에 도움을 줄 수 있는 강력한 도구입니다.

데이터 조작 및 의사 결정에서의 랭킹의 중요성

Pandas의 랭킹 함수인 rank() 함수는 다양한 데이터 조작 및 의사 결정 작업에서 중요한 역할을 합니다. 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 데이터 집합 내에서 데이터 포인트의 상대적인 위치를 이해합니다.
  • 최상 또는 최하 성능 요소를 식별합니다.
  • 값의 분포를 분석하고 이상값을 감지합니다.
  • 서로 다른 데이터 포인트 간의 비교와 기준선을 세우는 데 도움을 줍니다.
  • 명확한 랭킹 계층 구조를 제공하여 의사 결정 과정을 지원합니다.

Pandas rank: rank() 함수

rank() 함수 이해하기

Pandas의 rank() 함수는 Series 또는 DataFrame의 요소에 랭크를 할당할 수 있는 다재다능한 도구입니다. 상대적인 값에 따라 데이터 포인트를 정렬하고 비교하는 유연한 방법을 제공합니다.

rank() 함수의 구문과 매개변수

Pandas의 rank() 함수는 다음과 같은 구문을 가지고 있습니다:

DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=None, na_option='keep', ascending=True, pct=False)

다음은 주요 매개변수에 대한 간단한 설명입니다:

  • axis: 랭킹의 방향을 결정합니다(0은 행, 1은 열).
  • method: 랭킹 프로세스에서 타이를 처리하는 방법을 지정합니다.
  • numeric_only: 숫자 열만 랭크할지 또는 모든 열을 랭크할지 결정합니다.
  • na_option: 랭킹에서 누락된 값(NaN)을 처리하는 방법을 지정합니다.
  • ascending: 랭킹 순서를 결정합니다(오름차순은 True, 내림차순은 False).
  • pct: 표준 랭크 대신 백분위 랭크를 계산합니다.

Pandas rank: 랭킹 방법

method='average': 동일한 값에 평균 랭크 할당하기

데이터 집합에 동일한 값이 존재할 때, method='average' 옵션은 해당 동일한 요소에 평균 랭크를 할당합니다. 즉, 여러 요소가 동일한 값을 가지면, 그들이 동일하지 않았을 경우 받았을 랭크의 평균을 부여받게 됩니다.

예시:

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='average')
print(df)

출력:

   Score  Rank
0     90   5.0
1     85   2.5
2     85   2.5
3     80   4.0
4     75   1.0

method='min': 동일한 값에 최소 랭크 할당하기

method='min' 옵션은 동일한 값에 최소 랭크를 할당합니다. 즉, 여러 요소가 동일한 값을 가지면, 그들이 동일하지 않았을 경우 받았을 랭크의 최소값을 부여받게 됩니다.

예시:

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='min')
print(df)

출력:

   Score  Rank
0     90   5.0
1     85   2.0
2     85   2.0
3     80   4.0
4     75   1.0

method='max': 동일한 값에 최대 랭크 할당하기

method='max' 옵션은 동일한 값에 최대 랭크를 할당합니다. 즉, 여러 요소가 동일한 값을 가지면, 그들이 동일하지 않았을 경우 받았을 랭크의 최대값을 부여받게 됩니다.

예시:

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='max')
print(df)

출력:

   Score  Rank
0     90   5.0
1     85   3.0
2     85   3.0
3     80   4.0
4     75   1.0

method='dense': 동일한 값에 다음 연속 랭크 할당하기

method='dense' 옵션은 동일한 값에 다음 연속 랭크를 할당합니다. 즉, 여러 요소가 동일한 값을 가지면, 그들이 동일하지 않았을 경우 다음 사용 가능한 랭크를 부여받게 됩니다. 이는 동일한 값을 가지는 요소에 할당되어야 할 랭크를 건너뛰게 됩니다.

예시:

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='dense')
print(df)

출력:

   Score  Rank
0     90   5.0
1     85   4.0
2     85   4.0
3     80   3.0
4     75   1.0

method='first': 나타난 순서에 따라 랭크 할당하기

method='first' 옵션은 데이터 집합에서 요소의 나타난 순서를 기준으로 랭크를 할당합니다. 즉, 여러 요소가 동일한 값을 가지면, 실제 값과는 관련없이 데이터에서 나타나는 순서대로 랭크를 부여받게 됩니다.

예시:

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='first')
print(df)

출력:

   Score  Rank
0     90   5.0
1     85   2.0
2     85   3.0
3     80   4.0
4     75   1.0

Pandas rank: 누락된 값 처리

랭킹에서의 NaN (Not a Number) 값 처리

Pandas의 rank() 함수는 랭킹 프로세스에서 누락된 값(NaN)을 처리하는 여러 옵션을 제공합니다.

method='dense'와 누락된 값

method='dense' 옵션을 사용할 때, rank() 함수는 누락된 값에 해당하는 랭킹을 건너뛰고, 누락되지 않은 값에 대해서 이어지는 다음 연속된 랭크를 할당합니다.

예시:

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, np.nan, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)

판다스(pandas)의 rank() 함수를 사용하여 데이터프레임의 'Score' 열을 기반으로 순위('Rank')를 매길 수 있습니다.

df['Rank'] = df['Score'].rank(method='dense')
print(df)
결과:
     Score  Rank
0     90.0   4.0
1     85.0   3.0
2       NaN   NaN
3     80.0   2.0
4     75.0   1.0

누락값을 고려한 순위 지정

rank() 함수에서 누락값 처리를 제어하기 위해 na_option 매개변수를 사용할 수 있습니다. 가능한 옵션은 다음과 같습니다:

  • 'keep' (기본값): 누락값을 유지하고 NaN으로 순위를 지정합니다.
  • 'top': 누락값을 가장 작은 가능한 값으로 취급하여 가장 높은 순위로 지정합니다.
  • 'bottom': 누락값을 가장 큰 가능한 값으로 취급하여 가장 낮은 순위로 지정합니다.
import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, np.nan, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 누락값 유지하며 순위 지정
df['Rank_keep'] = df['Score'].rank(na_option='keep')
 
# 누락값을 가장 작은 값으로 취급하여 순위 지정
df['Rank_top'] = df['Score'].rank(na_option='top')
 
# 누락값을 가장 큰 값으로 취급하여 순위 지정
df['Rank_bottom'] = df['Score'].rank(na_option='bottom')
 
print(df)
결과:
     Score  Rank_keep  Rank_top  Rank_bottom
0     90.0       4.0       4.0          5.0
1     85.0       3.0       3.0          4.0
2       NaN       NaN       1.0          1.0
3     80.0       2.0       2.0          3.0
4     75.0       1.0       1.0          2.0

판다스 순위: 열별 순위 매기기

여러 열을 기반으로 데이터프레임 순위 매기기

판다스(pandas)의 rank() 함수는 여러 열의 값을 기반으로 데이터프레임의 행을 순위화하는 데 사용할 수도 있습니다. 이를 통해 더 복잡한 순위 계층을 구축할 수 있습니다.

import pandas as pd
 
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Score': [90, 85, 92, 88, 85],
        'Age': [25, 30, 28, 35, 27]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 여러 열을 기반으로 데이터프레임 순위 매기기
df['Rank'] = df.rank(method='average', ascending=False)['Score']
print(df)
결과:
       Name  Score  Age  Rank
0    Alice     90   25   1.0
2  Charlie     92   28   2.0
3    David     88   35   3.0
1      Bob     85   30   4.5
4      Eve     85   27   4.5

각 열에 대해 순위 지정 순서 지정

여러 열을 기반으로 데이터프레임을 순위화할 때 각 열에 대해 순위 지정 순서(오름차순 또는 내림차순)를 개별적으로 제어할 수도 있습니다.

import pandas as pd
 
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Score': [90, 85, 92, 88, 85],
        'Age': [25, 30, 28, 35, 27]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 여러 열을 기반으로 데이터프레임 순위 매기기 및 각 열에 대한 순위 지정 순서 지정
df['Rank'] = df.rank(method='average', ascending=[False, True])['Score']
print(df)
결과:
       Name  Score  Age  Rank
0    Alice     90   25   1.0
2  Charlie     92   28   2.0
3    David     88   35   3.0
1      Bob     85   30   4.5
4      Eve     85   27   4.5

판다스 순위: 그룹별 순위 매기기

그룹 또는 데이터 일부의 내에서 매기기

rank() 함수는 데이터프레임의 특정 그룹 또는 데이터 일부 내에서 순위 매기는 데 groupby() 함수와 결합하여 사용할 수 있습니다.

import pandas as pd
 
data = {'Department': ['Sales', 'Sales', 'Marketing', 'Marketing', 'IT', 'IT'],
        'Score': [90, 85, 92, 88, 85, 92]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 각 부서 내에서 점수 매기기
df['Rank'] = df.groupby('Department')['Score'].rank(method='average')
print(df)
결과:
   Department  Score  Rank
0       Sales     90   2.0
1       Sales     85   1.0
2    Marketing     92   2.0
3    Marketing     88   1.0
4           IT     85   1.0
5           IT     92   2.0

groupby()rank() 함수 조합

groupby()rank() 함수를 결합하여 하위 그룹 또는 중첩 그룹 내에서 순위 매기기와 같은 더 복잡한 순위 작업을 수행할 수 있습니다.

import pandas as pd
 
data = {'Department': ['Sales', 'Sales', 'Marketing', 'Marketing', 'IT', 'IT'],
        'Team': ['East', 'West', 'North', 'South', 'Central', 'Remote'],
        'Score': [90, 85, 92, 88, 85, 92]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 각 부서 및 팀 내에서 점수 매기기
df['Rank'] = df.groupby(['Department', 'Team'])['Score'].rank(method='average')
print(df)
결과:
   Department   Team  Score  Rank
0       Sales    East     90   2.0
1       Sales    West     85   1.0
2    Marketing   North     92   2.0
3    Marketing   South     88   1.

## 파일 작업

### 파일 읽기 및 쓰기
Python에서는 내장된 `open()` 함수를 사용하여 파일을 읽고 쓸 수 있습니다. `open()` 함수는 두 가지 인수를 받습니다: 파일 경로와 파일을 열 때 사용할 모드입니다.

다음은 파일 읽기의 예입니다:

```python
# 읽기 모드로 파일 열기
file = open('example.txt', 'r')

# 파일 내용 읽기
content = file.read()

# 파일 내용 출력
print(content)

# 파일 닫기
file.close()

이 예에서는 example.txt 파일을 읽기 모드('r')로 열어 read() 메서드를 사용하여 내용을 읽고, 그 내용을 출력합니다. 마지막으로 close() 메서드를 사용하여 파일을 닫습니다.

파일에 쓰기 위해서는 쓰기 모드('w')를 사용할 수 있습니다:

# 쓰기 모드로 파일 열기
file = open('example.txt', 'w')
 
# 파일에 텍스트 작성
file.write('This is some text to be written to the file.')
 
# 파일 닫기
file.close()

이 예에서는 example.txt 파일을 쓰기 모드('w')로 열어 write() 메서드를 사용하여 텍스트를 작성하고, 그 후 파일을 닫습니다.

파일 모드

open() 함수는 파일을 열고 액세스하는 방식을 결정하는 다양한 파일 모드를 지원합니다:

  • 'r': 읽기 모드 (기본값)

  • 'w': 쓰기 모드 (기존 파일을 덮어쓰거나 새 파일 생성)

  • 'a': 추가 모드 (파일 끝에 내용 추가)

  • 'x': 독점 생성 모드 (새 파일 생성, 파일이 이미 존재하는 경우 실패)

  • 'b': 이진 모드 (바이너리 파일 작업에 사용)

  • 't': 텍스트 모드 (텍스트 파일 작업에 사용, 기본값) 다음은 파일을 다루는 여러 가지 작업 방법입니다:

  • 파일 경로 다루기

  • 파일 예외 처리하기

  • 폴더 다루기

  • 파일 시스템 다루기

이러한 작업을 통해 Python에서 파일 및 폴더와 상호 작용할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 내장된 open() 함수와 osshutil 모듈을 사용하여 Python에서 파일 및 디렉토리를 다루는 방법을 배웠습니다. 파일에서 읽고 쓰는 방법, 파일 경로 다루기, 파일 및 디렉토리 작업(생성, 삭제, 내용 나열 등)을 다루는 방법 등을 살펴보았습니다.

이러한 파일 관련 기술은 데이터 처리 및 분석부터 시스템 관리 작업까지 많은 Python 애플리케이션에서 필수적입니다. 이러한 기술을 숙달하면 파일과 디렉토리를 효율적으로 관리하고 조작하여 Python 프로그램을 더 강력하고 다재다능하게 만들 수 있습니다.

코드에서 주석은 번역하지 않으며, 파일과 관련된 예외를 항상 처리하고 코드에서 예기치 않은 동작을 초래할 수 있는 예외 상황을 염두에 두어야 합니다. 파일 시스템과 작업할 때 파일 권한과 액세스 권한에 주의해야 합니다.

이 튜토리얼에서 얻은 지식을 바탕으로 다양한 파일 기반 작업에 대해 대처할 수 있으며, 파일 처리를 Python 프로젝트에 매끄럽게 통합할 수 있습니다.

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