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Pandas 열 간편하게 재정렬하기: 초보자 가이드

Pandas 열 간편하게 재정렬하기: 초보자 가이드

MoeNagy Dev

Pandas에서 열 재정렬의 중요성

Pandas 데이터프레임에서 열을 재정렬하는 것은 데이터 분석가와 연구원에게 필수적인 기술입니다. 이를 통해 데이터 분석과 시각화를 개선하고, 데이터셋의 가독성과 조직성을 향상시키며, 특정 사용 사례에 맞게 데이터를 정렬할 수 있습니다.

열의 순서를 재배열함으로써 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

  • 관련된 열을 함께 그룹화하여 데이터 분석과 시각화를 개선하고 데이터를 이해하고 해석하기 쉽게 만듭니다.
  • 데이터셋의 가독성과 조직성을 향상시켜 데이터 탐색과 데이터 구조의 이해를 단순화합니다.
  • 기계 학습 모델에 데이터를 준비하거나 맞춤형 보고서를 작성하는 등, 특정 사용 사례에 맞게 데이터를 정렬합니다.

Pandas 데이터프레임에서 열 순서 이해하기

Pandas에서 데이터프레임에 열의 순서는 열이 생성되거나 데이터프레임에 추가된 순서에 의해 결정됩니다. 새로운 데이터프레임을 생성할 때, 열은 일반적으로 생성 프로세스에서 제공된 순서로 정렬됩니다.

columns 속성을 사용하여 데이터프레임의 열 순서에 액세스할 수 있습니다:

import pandas as pd
 
# 샘플 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
 
# 열 순서 출력
print(df.columns)
# 출력: Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')

내장 메소드를 사용한 열 재정렬

Pandas는 데이터프레임에서 열을 재정렬하기 위한 여러 내장 메소드를 제공합니다.

df.reindex(columns=new_order)

reindex() 메소드를 사용하여 columns 매개변수에 새로운 순서를 지정함으로써 열의 순서를 재정렬할 수 있습니다. 이 메소드는 열의 원래 데이터 유형을 유지합니다.

# 열 재정렬
new_order = ['C', 'A', 'B']
df_reordered = df.reindex(columns=new_order)
print(df_reordered)
# 출력: 
#    C  A  B
# 0  7  1  4
# 1  8  2  5
# 2  9  3  6

원래 데이터프레임에 존재하지 않는 열을 지정하면, reindex() 메소드는 NaN 값으로 새로운 열을 추가합니다.

df[new_order]

대괄호 안의 열 이름을 사용하여 원하는 순서로 열을 선택하여 열을 재정렬할 수도 있습니다.

# 열 재정렬
new_order = ['C', 'A', 'B']
df_reordered = df[new_order]
print(df_reordered)
# 출력: 
#    C  A  B
# 0  7  1  4
# 1  8  2  5
# 2  9  3  6

이 방법은 reindex()를 사용하는 것보다 간결하지만, 새로운 순서에서 누락된 열을 처리하지는 않습니다.

고급 열 재정렬 기법

열 이름을 기준으로 재정렬

열 이름을 기준으로 열을 재정렬할 수 있으며, 알파벳 순서로 또는 목록으로 정의된 특정 순서로 재정렬할 수 있습니다.

# 알파벳 순서로 열 재정렬
df_alphabetical = df[sorted(df.columns)]
print(df_alphabetical)
# 출력: 
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9
 
# 특정 순서로 열 재정렬
specific_order = ['B', 'C', 'A']
df_specific_order = df[specific_order]
print(df_specific_order)
# 출력: 
#    B  C  A
# 0  4  7  1
# 1  5  8  2
# 2  6  9  3

열 데이터 유형을 기준으로 재정렬

열 데이터 유형을 기준으로 열을 그룹화하고 데이터 유형의 순서를 재정렬할 수 있습니다.

# 데이터 유형별로 열 재정렬
df_by_dtype = df.reindex(sorted(df.columns, key=lambda x: (df[x].dtype, x)), axis=1)
print(df_by_dtype)
# 출력: 
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

이 예제에서는 열을 먼저 데이터 유형별로 정렬한 다음 (보조 정렬 기준으로) 이름별로 정렬합니다.

열 통계를 기준으로 재정렬

열의 최소값, 최대값, 평균 값 등과 같은 특정 통계에 기반하여 열을 재정렬할 수 있습니다.

# 최소값을 기준으로 열 재정렬
df_by_min = df.reindex(df.min().sort_values().index, axis=1)
print(df_by_min)
# 출력: 
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

이 예제에서는 df.min().sort_values().index에 의해 각 열의 최소값에 따라 열이 재정렬됩니다.

조건에 따라 열 재정렬하기

열 이름에 일치하는 열 또는 특정 기준을 충족하지 않는 열을 기준으로 열을 재정렬할 수 있습니다.

# 'A'를 포함하는 열 재정렬
df_with_A = df[df.columns[df.columns.str.contains('A')]]
print(df_with_A)
# 출력: 
#    A
# 0  1
# 1  2
# 2  3
 
# 'A'를 포함하지 않은 열 재정렬
df_without_A = df[df.columns[~df.columns.str.contains('A')]]
print(df_without_A)
# 출력: 
#    B  C
# 0  4  7
# 1  5  8
# 2  6  9

조건부 열 재정렬은 reindex()나 대괄호 안의 열 선택과 같은 내장 재정렬 메소드와 결합할 수 있습니다.

원래 열 순서 유지하기

열 순서를 초기 상태로 재설정해야 할 경우, 원래의 열 순서를 사용하여 reindex() 메소드를 사용할 수 있습니다.

# 열 순서를 초기 상태로 재설정
df_original_order = df.reindex(df.columns, axis=1)
print(df_original_order)
# 출력: 
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

이를 통해 데이터 처리 과정에서 순서가 변경되더라도, 열 순서가 초기 상태로 복원됩니다.

다중 수준 열에서의 열 재정렬

Pandas는 각 열이 계층적 헤더를 가지는 다중 수준 열 구조를 지원합니다. 이전에 다룬 재정렬 기법을 다중 수준 열 구조의 개별 수준에 적용할 수 있습니다.

# 다중 수준 열을 가진 데이터프레임 생성
df_multilevel = pd.DataFrame({
    ('level1', 'A'): [1, 2, 3],
    ('level1', 'B'): [4, 5, 6],
    ('level2', 'C'): [7, 8, 9]
})
 
# 첫 번째 수준 기준으로 열 재정렬
df_reordered_multilevel = df_multilevel[sorted(df_multilevel.columns.get_level_values(0))]
print(df_reordered_multilevel)
#    (레벨1, A)  (레벨1, B)  (레벨2, C)
# 0           1           4            7
# 1           2           5            8
# 2           3           6            9

이 예제에서는 다중 레벨 열 구조의 첫 번째 레벨을 기준으로 열을 재정렬합니다.

조건문

파이썬의 조건문은 특정 조건에 따라 다른 코드 블록을 실행할 수 있게 해줍니다. 가장 일반적인 조건문은 if, elif, else입니다.

age = 25
if age >= 18:
    print("어른입니다.")
else:
    print("미성년자입니다.")

이 예제에서 age 변수가 18보다 크거나 같으면 if 문 아래의 코드 블록이 실행됩니다. 그렇지 않으면 else 문 아래의 코드 블록이 실행됩니다.

여러 조건을 확인하기 위해 elif 문을 사용할 수도 있습니다.

score = 85
if score >= 90:
    print("A 학점입니다.")
elif score >= 80:
    print("B 학점입니다.")
elif score >= 70:
    print("C 학점입니다.")
else:
    print("과락입니다.")

반복문

파이썬의 반복문은 코드 블록을 반복적으로 실행할 수 있게 해줍니다. 가장 일반적인 반복문 유형은 forwhile입니다.

for 반복문

for 반복문은 시퀀스(리스트, 튜플 또는 문자열)를 반복하는 데 사용됩니다.

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

이렇게 출력됩니다:

apple
banana
cherry

range() 함수를 사용하여 숫자 시퀀스를 만들어 순회할 수도 있습니다.

for i in range(5):
    print(i)

이렇게 출력됩니다:

0
1
2
3
4

while 반복문

while 반복문은 특정 조건이 참인 경우에만 코드 블록을 실행합니다.

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

이렇게 출력됩니다:

0
1
2
3
4

함수

파이썬의 함수는 특정 작업을 수행하는 재사용 가능한 코드 블록입니다. 인수를 받을 수 있고 값을 반환할 수도 있습니다.

def greet(name):
    print(f"안녕하세요, {name}님!")
 
greet("Alice")
greet("Bob")

이렇게 출력됩니다:

안녕하세요, Alice님!
안녕하세요, Bob님!

기본 인수와 가변 인수를 가진 함수를 정의할 수도 있습니다.

def calculate_area(length, width, height=None):
    if height:
        return length * width * height
    else:
        return length * width
 
print(calculate_area(5, 3))       # 출력: 15
print(calculate_area(4, 2, 6))    # 출력: 48

모듈과 패키지

파이썬의 표준 라이브러리에는 다양한 내장 모듈이 제공되며, 직접 모듈과 패키지를 만들 수도 있습니다.

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

특정 함수나 속성을 모듈로부터 가져올 수도 있습니다.

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

패키지는 모듈의 모음이며, 코드를 계층 구조로 구성하는 데 도움이 됩니다.

my_package/
    __init__.py
    module1.py
    module2.py
    subpackage/
        __init__.py
        module3.py

예외 처리

파이썬의 예외 처리 메커니즘을 사용하여 코드에서 발생하는 오류와 예기치 않은 상황을 처리할 수 있습니다.

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

except 블록을 사용하여 여러 예외 유형을 처리하고 선택적으로 elsefinally 블록을 포함할 수도 있습니다.

try:
    num = int(input("숫자를 입력하세요: "))
    print(10 / num)
except ValueError:
    print("오류: 유효하지 않은 입력입니다. 숫자를 입력해주세요.")
except ZeroDivisionError:
    print("오류: 0으로 나눌 수 없습니다.")
else:
    print("연산이 성공적으로 수행되었습니다.")
finally:
    print("이 블록은 항상 실행됩니다.")

파일 입출력

파이썬은 파일 읽기 및 쓰기에 사용할 수 있는 내장 함수를 제공합니다.

# 파일 쓰기
with open("example.txt", "w") as file:
    file.write("안녕, 세상!")
 
# 파일 읽기
with open("example.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)  # 출력: 안녕, 세상!

with 문은 작업이 완료된 후 파일이 제대로 닫히도록 보장합니다.

객체 지향 프로그래밍 (OOP)

파이썬은 사용자 정의 클래스와 객체를 생성할 수 있는 객체 지향 프로그래밍을 지원합니다.

class Car:
    def __init__(self, make, model, year):
        self.make = make
        self.model = model
        self.year = year
 
    def start(self):
        print(f"{self.year}{self.make} {self.model}이(가) 출발합니다.")
 
my_car = Car("Toyota", "Camry", 2020)
my_car.start()  # 출력: 2020년 Toyota Camry이(가) 출발합니다.

이 예제에서는 Car 클래스를 정의하고 __init__ 메소드로 객체의 속성을 초기화하고, start 메소드로 동작을 수행합니다.

결론

이 튜토리얼에서는 조건문, 반복문, 함수, 모듈과 패키지, 예외 처리, 파일 입출력, 객체 지향 프로그래밍 등 파이썬의 다양한 개념을 다루었습니다. 이러한 주제는 견고하고 효율적인 파이썬 애플리케이션을 구축하기 위해 필수적입니다. 이러한 개념을 이해하기 위해 제공된 코드 예제를 실습하고 실험하는 것을 잊지마세요. 즐거운 코딩하세요!

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