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판다스 Rename: 초보자를 위한 쉬운 이름 변경 가이드

판다스 Rename: 초보자를 위한 쉬운 이름 변경 가이드

MoeNagy Dev

판다스 Rename: 기본 개념 이해

pandas.DataFrame.rename() 메서드 소개

pandas.DataFrame.rename() 메서드는 판다스 DataFrame의 열과 인덱스(행과 열)의 이름을 변경하는 강력한 도구입니다. 이 메서드를 사용하면 데이터의 이름을 유연하고 효율적으로 변경할 수 있으므로 데이터 작업 및 이해가 쉬워집니다.

열 이름 변경

DataFrame에서 열의 이름을 변경하려면 rename() 메서드의 columns 매개변수를 사용할 수 있습니다. 새로운 열 이름을 지정하기 위해 딕셔너리나 함수를 전달할 수 있습니다.

import pandas as pd
 
# 샘플 DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
 
# 이름으로 열 이름 변경
df = df.rename(columns={'A': 'alpha', 'B': 'beta', 'C': 'gamma'})
print(df)

출력:

   alpha  beta  gamma
0      1     4      7
1      2     5      8
2      3     6      9

인덱스(행과 열) 이름 변경

rename() 메서드는 DataFrame의 행 인덱스(index)와 열 인덱스(column)의 이름을 변경하는 데에도 사용할 수 있습니다. 행을 변경하려면 index 매개변수를 사용하고, 열을 변경하려면 columns 매개변수를 사용합니다.

# 행과 열 이름 변경
df = df.rename(index={0: 'one', 1: 'two', 2: 'three'}, columns={'alpha': 'A', 'beta': 'B', 'gamma': 'C'})
print(df)

출력:

        A  B  C
one     1  4  7
two     2  5  8
three   3  6  9

여러 개의 이름 동시에 변경하기

rename() 메서드에 딕셔너리나 함수를 전달하여 한 번에 여러 개의 이름을 변경할 수도 있습니다.

# 여러 개의 열 및 인덱스를 한 번에 변경
df = df.rename(index={'one': 'first', 'two': 'second', 'three': 'third'},
               columns={'A': 'X', 'B': 'Y', 'C': 'Z'})
print(df)

출력:

        X  Y  Z
first   1  4  7
second  2  5  8
third   3  6  9

판다스 Rename: 열 이름 변경

이름으로 열 이름 변경

rename() 메서드의 columns 매개변수에 직접 이전 열 이름과 새로운 열 이름을 지정하여 열 이름을 변경할 수 있습니다.

# 이름으로 열 이름 변경
df = pd.DataFrame({'original_a': [1, 2, 3], 'original_b': [4, 5, 6], 'original_c': [7, 8, 9]})
df = df.rename(columns={'original_a': 'new_a', 'original_b': 'new_b', 'original_c': 'new_c'})
print(df)

출력:

   new_a  new_b  new_c
0      1      4      7
1      2      5      8
2      3      6      9

딕셔너리를 사용하여 열 이름 변경

딕셔너리를 사용하여 이전 열 이름을 새로운 열 이름으로 매핑할 수도 있습니다.

# 딕셔너리를 사용하여 열 이름 변경
rename_dict = {'original_a': 'new_a', 'original_b': 'new_b', 'original_c': 'new_c'}
df = df.rename(columns=rename_dict)
print(df)

출력:

   new_a  new_b  new_c
0      1      4      7
1      2      5      8
2      3      6      9

함수를 사용하여 열 이름 변경

함수를 사용하여 열 이름을 변환할 수도 있습니다. 함수는 원래 열 이름을 입력으로 받고 새로운 열 이름을 반환해야 합니다.

# 함수를 사용하여 열 이름 변경
def rename_func(column_name):
    if column_name.startswith('original_'):
        return column_name.replace('original_', 'new_')
    else:
        return column_name
 
df = df.rename(columns=rename_func)
print(df)

출력:

   new_a  new_b  new_c
0      1      4      7
1      2      5      8
2      3      6      9

대소문자 구분하여 열 이름 처리

rename() 메서드는 기본적으로 대소문자를 구분합니다. 대소문자를 구분하지 않고 변경하려면 rename() 메서드를 사용하기 전에 열 이름을 특정한 대소문자로 변환할 수 있습니다.

# 대소문자 구분하여 열 이름 처리
df = pd.DataFrame({'OriginalA': [1, 2, 3], 'OriginalB': [4, 5, 6], 'OriginalC': [7, 8, 9]})
df = df.rename(columns={c.lower(): f'new_{c.lower()}' for c in df.columns})
print(df)

출력:

   new_originala  new_originalb  new_originalc
0             1              4              7
1             2              5              8
2             3              6              9

중복된 열 이름 처리

DataFrame에 중복된 열 이름이 있는 경우 rename() 메서드를 사용하여 중복을 해결할 수 있습니다.

# 중복된 열 이름 처리
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})
df = df.rename(columns={'A': 'A_1', 'A.1': 'A_2'})
print(df)

출력:

   A_1  A_2  B
0    1    4  7
1    2    5  8
2    3    6  9

판다스 Rename: 인덱스 이름 변경

행 (인덱스) 이름 변경

DataFrame의 행 인덱스(index)를 변경하려면 rename() 메서드의 index 매개변수를 사용할 수 있습니다.

# 행 (인덱스) 이름 변경
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['old_index_1', 'old_index_2', 'old_index_3'])
df = df.rename(index={'old_index_1': 'new_index_1', 'old_index_2': 'new_index_2', 'old_index_3': 'new_index_3'})
print(df)

출력:

            A  B
new_index_1  1  4
new_index_2  2  5
new_index_3  3  6

열 (컬럼) 이름 변경

마찬가지로 rename() 메서드의 columns 매개변수를 사용하여 DataFrame의 열 인덱스(column) 이름을 변경할 수 있습니다.

# 열 (컬럼) 이름 변경
df = pd.DataFrame({'old_col_a': [1, 2, 3], 'old_col_b': [4, 5, 6]}, index=['row_1', 'row_2', 'row_3'])
df = df.rename(columns={'old_col_a': 'new_col_a', 'old_col_b': 'new_col_b'})
print(df)

출력:

        new_col_a  new_col_b
row_1          1          4
row_2          2          5
row_3          3          6

행과 열을 동시에 이름 변경하기

이 markdown 파일의 번역을 제공하지요. 만약 frontmatter가 있다면, language 매개변수도 번역하여 ko로 일치시켜야 해요. 코드에 대해서는 code는 번역하지 말고, 주석만 번역하세요. sample prompt의 내용은 번역하지 말아주세요. 여기 파일이 있습니다:

또한 rename() 메서드를 사용하여 동시에 행 및 열 인덱스를 변경할 수도 있어요.

# 동시에 행 및 열 이름 바꾸기
df = pd.DataFrame({'old_col_a': [1, 2, 3], 'old_col_b': [4, 5, 6]}, index=['old_row_1', 'old_row_2', 'old_row_3'])
df = df.rename(index={'old_row_1': 'new_row_1', 'old_row_2': 'new_row_2', 'old_row_3': 'new_row_3'},
               columns={'old_col_a': 'new_col_a', 'old_col_b': 'new_col_b'})
print(df)

결과:

            new_col_a  new_col_b
new_row_1          1          4
new_row_2          2          5
new_row_3          3          6

계층적 인덱스 처리

rename() 메서드를 사용하여 DataFrame의 계층적 인덱스(다중 인덱스)도 변경할 수 있어요.

# 계층적 인덱스 처리
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
                  index=pd.MultiIndex.from_tuples([('old_level1', 'old_level2'), ('new_level1', 'new_level2'), ('third_level1', 'third_level2')],
                                                 names=['level1', 'level2']),
                  columns=['old_col_a', 'old_col_b', 'old_col_c'])
df = df.rename(index={'old_level1': 'renamed_level1', 'new_level1': 'renamed_level1_2', 'third_level1': 'renamed_level1_3'},
               columns={'old_col_a': 'new_col_a', 'old_col_b': 'new_col_b', 'old_col_c': 'new_col_c'})
print(df)

결과:

                             new_col_a  new_col_b  new_col_c
level1          level2
renamed_level1  old_level2           1          2          3
renamed_level1_2 new_level2          4          5          6
renamed_level1_3 third_level2        7          8          9

Pandas Rename: 고급 기법

특정 조건에 따른 조건부 이름 변경

특정 조건에 따라 조건부로 이름을 변경할 수 있는 함수를 사용할 수 있어요.

# 특정 조건에 따른 조건부 이름 변경
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 in ['A', 'B'] else x)
print(df)

결과:

   new_A  new_B  C
0      1      4  7
1      2      5  8
2      3      6  9

정규 표현식을 사용한 이름 변경

정규 표현식을 사용하여 더 복잡한 이름 변경 작업을 수행할 수 있어요.

# 정규 표현식을 사용한 이름 변경
import re
 
df = pd.DataFrame({'feature_1': [1, 2, 3], 'feature_2': [4, 5, 6], 'target': [7, 8, 9]})
df = df.rename(columns=lambda x: re.sub(r'feature_(\d+)', r'new_feature_\1', x))
print(df)

결과:

   new_feature_1  new_feature_2  target
0             1              4       7
1             2              5       8
2             3              6       9

inplace 수정을 사용한 이름 변경

기본적으로 rename() 메서드는 이름이 변경된 열 또는 인덱스를 가진 새로운 DataFrame을 반환합니다. 원래 DataFrame을 제자리에서 수정하려면 inplace 매개변수를 True로 설정할 수 있습니다.

# inplace 수정을 사용한 이름 변경
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.rename(columns={'A': '
 
## 리스트와 튜플
 
리스트와 튜플은 Python에서 가장 일반적으로 사용되는 데이터 구조 중 두 가지입니다. 이들은 데이터의 컬렉션을 저장하고 조작할 수 있습니다.
 
### 리스트
 
리스트는 변경 가능한(mutable) 개체이므로 생성 후에도 리스트에 원소를 추가, 제거 또는 수정할 수 있습니다. 대괄호 `[]`를 사용하여 리스트를 만들고 원소를 쉼표로 구분합니다.
 
```python
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
print(fruits)  # 출력: ['apple', 'banana', 'cherry']

리스트의 개별 원소에는 0부터 시작되는 인덱스를 사용하여 액세스할 수 있습니다.

print(fruits[0])  # 출력: 'apple'
print(fruits[1])  # 출력: 'banana'
print(fruits[-1])  # 출력: 'cherry' (음수 인덱스는 끝에서부터 시작됩니다.)

리스트의 원소도 수정할 수 있습니다:

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

리스트는 append(), insert(), remove(), sort()와 같은 다양한 내장 메서드를 지원합니다.

fruits.append('grape')
print(fruits)  # 출력: ['apple', 'orange', 'cherry', 'grape']
 
fruits.insert(1, 'pear')
print(fruits)  # 출력: ['apple', 'pear', 'orange', 'cherry', 'grape']
 
fruits.remove('orange')
print(fruits)  # 출력: ['apple', 'pear', 'cherry', 'grape']
 
fruits.sort()
print(fruits)  # 출력: ['apple', 'cherry', 'grape', 'pear']

튜플

튜플은 리스트와 유사하지만, 수정할 수 없는(immutable) 특징이 있습니다. 괄호 ()를 사용하여 튜플을 만들고 원소를 쉼표로 구분합니다.

point = (3, 4)
print(point)  # 출력: (3, 4)

리스트와 마찬가지로, 튜플의 개별 원소에는 인덱스를 사용하여 액세스할 수 있습니다.

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

하지만 튜플의 원소는 수정할 수 없습니다:

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

튜플은 구조가 변경되지 않아야 하는 좌표나 다른 유형의 데이터와 같이 데이터 구조를 변경하지 않도록 보장해야 하는 경우에 유용합니다.

조건문

조건문을 사용하면 특정 조건에 따라 다른 코드 블록을 실행할 수 있습니다. Python에서 가장 일반적인 조건문은 if-elif-else 문입니다.

age = 25
if age < 18:
    print("미성년자입니다.")
elif age < 65:
    print("성인입니다.")
else:
    print("노인입니다.")

이 예제에서 프로그램은 age 변수의 값이나 조건에 따라 해당하는 코드 블록을 실행합니다.

또한 and, or, not과 같은 논리 연산자를 사용하여 여러 조건을 결합할 수도 있습니다.

temperature = 35
humidity = 80
if temperature > 30 and humidity > 70:
    print("날씨가 덥고 습합니다.")
else:
    print("날씨는 쾌적합니다.")

Python은 한 줄로 간단한 if-else 문을 작성할 수 있게 해주는 삼항 연산자도 지원합니다.

is_student = True
discount = 50 if is_student else 0
print(f"Your discount is {discount}%.")  # 출력: Your discount is 50%.

이 예제에서 discount의 값은 is_studentTrue이면 50으로 설정되고, 그렇지 않으면 0으로 설정됩니다.

반복문

Python에서 반복적으로 코드 블록을 실행할 수 있도록 하는 반복문이 있습니다. 가장 일반적인 두 가지 유형의 반복문은 for 반복문과 while 반복문입니다.

for 반복문

for 반복문은 리스트, 튜플, 문자열과 같은 순서를 반복하는 데 사용됩니다.

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
for fruit in fruits:
    print(fruit)

이것은 다음을 출력합니다:

apple
banana
cherry

range() 함수를 사용하여 숫자 시퀀스를 생성하고 이를 반복할 수도 있습니다.

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

while 반복문

while 반복문은 특정 조건이 참인 경우에만 코드 블록을 실행하는 데 사용됩니다.

count = 0
while count < 3:
    print(f"Iteration {count + 1}")
    count += 1

이것은 다음을 출력합니다:

Iteration 1
Iteration 2
Iteration 3

breakcontinue문을 사용하여 반복문의 흐름을 제어할 수도 있습니다.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
for num in numbers:
    if num == 3:
        break
    print(num)  # 출력: 1 2

이 예제에서는 break 문으로 인해 반복문이 숫자 3에 도달하면 중단됩니다.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
for num in numbers:
    if num % 2 == 0:
        continue
    print(num)  # 출력: 1 3 5

이 예제에서는 continue 문으로 인해 반복문이 짝수를 건너뛰게 됩니다.

함수

Python에서 함수는 특정 작업을 수행하는 재사용 가능한 코드 블록입니다. def 키워드를 사용하여 함수를 정의할 수 있습니다.

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

함수는 매개변수를 받을 수도 있으며 값을 반환할 수도 있습니다.

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

함수 매개변수에 기본값을 지정할 수도 있습니다.

def greet(name, message="Hello"):
    print(f"{message}, {name}!")
 
greet("Alice")  # 출력: Hello, Alice!
greet("Bob", "Hi")  # 출력: Hi, Bob!

함수는 중첩될 수도 있으며, 다른 함수를 인수로 받는 함수(고차 함수)를 정의할 수도 있습니다.

def apply_twice(func, arg):
    return func(func(arg))
 
def square(x):
    return x * x
 
result = apply_twice(square, 3)
print(result)  # 출력: 81

이 예제에서 apply_twice() 함수는 함수 func와 인수 arg를 받고, 함수를 인수에 대해 두 번 적용합니다.

모듈과 패키지

Python에서 코드를 모듈과 패키지로 구성하여 모듈화하고 재사용성을 높일 수 있습니다.

모듈

모듈은 Python 정의와 문장을 포함하는 파일입니다. import 문을 사용하여 모듈을 가져올 수 있습니다.

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

특정 함수 또는 변수를 모듈에서 가져올 수도 있습니다.

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

패키지

패키지는 디렉토리 구조로 구성된 모듈의 모음입니다. 관련된 모듈을 그룹화하기 위해 자체 패키지를 생성할 수 있습니다.

다음과 같은 디렉토리 구조가 있다고 가정해보겠습니다:

my_package/
    __init__.py
    math_utils.py
    string_utils.py

math_utils.py 파일에서 함수를 정의할 수 있습니다:

def square(x):
    return x * x

이 함수를 사용하려면 패키지에서 가져와야 합니다:

from my_package.math_utils import square
print(square(5))  # 출력: 25

__init__.py 파일은 패키지의 내용을 지정하기 위해 사용되며 초기화 코드를 포함할 수도 있습니다.

결론

이 튜토리얼에서는 리스트, 튜플, 조건문, 반복문, 함수 및 모듈/패키지와 같은 다양한 Python 개념에 대해 배웠습니다. 이러한 개념은 Python 언어의 기본 구성 요소이며 코드를 보다 효율적이고 구조적으로 작성하는 데 도움이 됩니다.

Python 기술을 향상시키는 가장 좋은 방법은 연습하고 실험하며 Python 라이브러리와 도구의 광범위한 생태계를 탐색하는 것입니다. 계속해서 학습하세요! 즐거운 코딩하세요!

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