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판다스 소팅: 효율적인 정렬을 위한 초보자 가이드

판다스 소팅: 효율적인 정렬을 위한 초보자 가이드

MoeNagy Dev

판다스에서 데이터 정렬하기

데이터 분석에서 정렬의 중요성

정렬은 데이터 분석에서 의미 있는 방식으로 데이터를 조직화하는 데 도움이 되는 기본 작업입니다. 데이터 탐색과 이해를 용이하게 하며, 추가적인 분석과 시각화를 위한 데이터를 준비합니다. 데이터를 정렬하여 패턴, 추세 및 이상치를 쉽게 식별하여 더 나은 통찰력과 의사 결정에 이어집니다.

단일 열 시리즈 정렬

판다스에서 단일 열 시리즈 정렬은 간단한 과정입니다. 데이터를 오름차순 또는 내림차순으로 정렬할 수 있으며, 정렬 과정에서 누락된 값을 처리할 수 있습니다.

오름차순 정렬

import pandas as pd
 
# 샘플 시리즈 생성
s = pd.Series([3, 1, 4, 2, None])
 
# 시리즈를 오름차순으로 정렬
sorted_s = s.sort_values()
print(sorted_s)

결과:

1    1.0
3    2.0
0    3.0
2    4.0
4    NaN
dtype: float64

내림차순 정렬

# 시리즈를 내림차순으로 정렬
sorted_s = s.sort_values(ascending=False)
print(sorted_s)

결과:

2    4.0
0    3.0
3    2.0
1    1.0
4    NaN
dtype: float64

정렬 중 누락된 값을 처리하기

기본적으로 판다스는 누락된 값(NaN)을 정렬된 시리즈의 끝에 배치합니다. 정렬 순서와 상관없이 누락된 값을 조절할 수 있습니다. 이를 위해 'na_position' 매개변수를 사용할 수 있습니다.

# 누락된 값을 정렬된 시리즈의 시작에 배치
sorted_s = s.sort_values(na_position='first')
print(sorted_s)

결과:

4    NaN
1    1.0
3    2.0
0    3.0
2    4.0
dtype: float64

다중 열 데이터프레임 정렬

다중 열 데이터프레임을 정렬하기 위해서는 정렬할 열을 지정하고 각 열에 대한 정렬 순서를 제어해야 합니다.

단일 열로 정렬

# 샘플 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 4, 2], 'B': [1, 2, 3, 4]})
 
# 열 'A'로 데이터프레임 정렬
sorted_df = df.sort_values(by='A')
print(sorted_df)

결과:

   A  B
1   1  2
3   2  4
0   3  1
2   4  3

다중 열로 정렬

# 열 'A'와 'B'로 데이터프레임 정렬
sorted_df = df.sort_values(by=['A', 'B'])
print(sorted_df)

결과:

   A  B
1   1  2
0   3  1
2   4  3
3   4  4

각 열의 정렬 순서 제어하기

# 열 'A'는 오름차순, 열 'B'는 내림차순으로 데이터프레임 정렬
sorted_df = df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=[True, False])
print(sorted_df)

결과:

   A  B
1   1  2
0   3  1
3   4  4
2   4  3

사용자 정의 키 함수를 이용한 정렬

판다스에서는 사용자 정의 키 함수를 사용하여 정렬 동작을 제어할 수 있습니다. 이를 통해 특정 요구사항에 맞춰 복잡한 정렬 로직을 적용할 수 있습니다.

람다 함수를 키로 사용하기

# 열 'A'의 절댓값을 기준으로 데이터프레임 정렬
sorted_df = df.sort_values(by='A', key=lambda x: x.abs())
print(sorted_df)

결과:

   A  B
1   1  2
3   2  4
0   3  1
2   4  3

사용자 정의 함수를 이용한 복잡한 정렬 로직 적용하기

def custom_sort_key(x):
    # 열 'A'의 제곱 값으로 정렬하고, 그 다음에 'B'의 값으로 정렬
    return (x['A'] ** 2, x['B'])
 
sorted_df = df.sort_values(by=['A', 'B'], key=custom_sort_key)
print(sorted_df)

결과:

   A  B
1   1  2
0   3  1
2   4  3
3   4  4

정렬 중 기존 인덱스 유지하기

기본적으로 판다스는 정렬된 데이터의 인덱스를 수정합니다. 원래의 인덱스를 보존하려면 'ignore_index' 매개변수를 사용하거나 정렬 후에 인덱스를 재설정할 수 있습니다.

원래의 인덱스 보존하기

# 데이터프레임을 정렬하면서 원래의 인덱스 유지
sorted_df = df.sort_values(by='A', ignore_index=False)
print(sorted_df)

결과:

   A  B
0   1  2
1   3  1
2   4  3
3   2  4

정렬 후 인덱스 재설정하기

# 데이터프레임을 정렬하고 인덱스 재설정
sorted_df = df.sort_values(by='A').reset_index(drop=True)
print(sorted_df)

결과:

   A  B
0   1  2
1   2  4
2   3  1
3   4  3

일부 데이터 정렬하기

때로는 데이터프레임의 일부 행이나 열만 정렬해야 할 수도 있습니다. 판다스는 이러한 상황에 대해 유연한 처리 방법을 제공합니다.

일부 행 또는 열 정렬하기

# 샘플 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 4, 2], 'B': [1, 2, 3, 4], 'C': [10, 20, 30, 40]})
 
# 'A' 열의 값이 2보다 큰 행만 정렬
sorted_df = df[df['A'] > 2].sort_values(by='A')
print(sorted_df)

결과:

   A  B   C
0   3  1  10
2   4  3  30

일부 데이터에서 누락값 처리하기

# 누락된 값을 가지는 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, None, 2], 'B': [1, 2, 3, 4]})
 
# 'A' 열에서 누락되지 않은 값을 가진 행만 정렬
sorted_df = df.loc[df['A'].notna()].sort_values(by='A')
print(sorted_df)

결과:

     A  B
1    1  2
3    2  4
0    3  1

범주형 데이터 정렬하기

판다스는 범주형 데이터를 정렬하는 특별한 처리 방법을 제공하여 정렬 과정에서 범주의 순서를 제어할 수 있습니다.

범주의 순서에 따라 범주 정렬하기

import pandas as pd
 
# 범주형 시리즈 생성
s = pd.Series([1, 2, 3, 1], dtype='category')
s = s.cat.reorder_categories([3, 1, 2])
 
# 범주형 시리즈 정렬
sorted_s = s.sort_values()
print(sorted_s)

결과:

0    1
3    1
1    2
2    3
dtype: category
Categories (3, int64): [3, 1, 2]

정렬을 위한 범주 순서 사용자 정의하기

# 범주 열이 있는 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 1], 'B': ['a', 'b', 'c', 'a']})
df['B'] = df['B'].astype('category')
df['B'] = df['B'].cat.reorder_categories(['c', 'b', 'a'])
 
# 'B' 열을 카테고리로 변환
# 'B' 열의 카테고리 순서를 ['c', 'b', 'a']로 재정렬
# Pandas의 'cat' 메소드는 카테고리 관련 작업을 수행하는 데 사용됨
 
sorted_df = df.sort_values(by='B') # 'B' 열을 기준으로 DataFrame을 정렬
print(sorted_df)

출력:

   A  B
2  3  c
1  2  b
0  1  a
3  1  a

날짜와 시간 간격 데이터 정렬

Pandas는 날짜, 시간 및 시간 간격 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이 기능은 시계열 데이터를 다룰 때 특히 유용합니다.

날짜와 시간 기반 데이터 정렬

import pandas as pd
 
# datetime 데이터를 포함하는 DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': pd.to_datetime(['2023-04-01', '2023-03-15', '2023-04-15', '2023-03-01'])})
 
# 'B' 열의 datetime을 기준으로 DataFrame 정렬
sorted_df = df.sort_values(by='B')
print(sorted_df)

출력:

   A         B
3  4 2023-03-01
1  2 2023-03-15
0  1 2023-04-01
2  3 2023-04-15

시간 관련 정렬 시나리오 다루기

# timedelta 데이터를 포함하는 DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': pd.to_timedelta(['1 days', '2 hours', '3 minutes', '4 seconds'])})
 
# 'B' 열의 timedelta를 기준으로 DataFrame 정렬
sorted_df = df.sort_values(by='B')
print(sorted_df)

출력:

   A           B
3  4 0 days 00:00:04
1  2 0 days 00:02:00
2  3 0 days 00:03:00
0  1 1 days 00:00:00

대용량 데이터셋에 대한 효율적인 정렬

대용량 데이터셋을 처리할 때, Pandas의 최적화된 정렬 알고리즘을 활용하고 메모리 및 성능 문제를 고려하는 것이 중요합니다.

Pandas의 최적화된 정렬 알고리즘 활용

# Pandas의 최적화된 정렬 알고리즘을 활용한 대용량 DataFrame 정렬
large_df = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(0, 1000000, size=1000000), 'B': np.random.randint(0, 1000000, size=1000000)})
sorted_df = large_df.sort_values(by='A')

메모리 및 성능에 대한 고려사항

대용량 데이터셋을 정렬할 때, 다음 사항을 고려해야 할 수 있습니다:

  • 메모리 사용량: 정렬은 대용량 DataFrame의 경우 메모리 사용량이 많을 수 있습니다. 메모리 사용량을 모니터링하고 chunksize 또는 sort_in_place 매개변수를 사용하여 메모리 소비를 최적화하는 것이 좋습니다.
  • 성능: Pandas의 정렬 알고리즘은 일반적으로 효율적이지만, 극단적으로 큰 데이터셋의 경우 대용량 데이터 처리를 위해 Dask나 Vaex와 같은 대용량 데이터 처리 라이브러리나 정렬 방법을 고려해야 할 수도 있습니다.

정렬과 다른 Pandas 작업의 결합

정렬은 데이터를 추가 분석을 위해 그룹화, 필터링 및 집계와 함께 사용되는 경우가 많습니다.

그룹화, 필터링 또는 집계 이전의 정렬

# 샘플 DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 1, 2], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]})
 
# 그룹화 및 집계 이전에 DataFrame 정렬
sorted_df = df.sort_values(by='A')
grouped = sorted_df.groupby('A')['B'].mean()
print(grouped)

출력:

A
1    25.0
2    35.0
3    30.0
Name: B, dtype: float64

정렬을 데이터 변환 파이프라인에 통합하기

# 샘플 DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 4, 2], 'B': [1, 2, 3, 4]})
 
# 정렬과 다른 Pandas 작업을 결합
transformed_df = (
    df
    .sort_values(by='A')
    .groupby('A')['B']
    .sum()
    .reset_index()
)
print(transformed_df)

출력:

   A   B
0  1   2
1  2   4
2  3   1
3  4

## 변수와 데이터 형식

### 문자열
Python에서 문자열은 문자들의 순서 있는 집합입니다. 작은따옴표 (`'`), 큰따옴표 (`"`), 또는 3개의 작은따옴표 (`'''`) 또는 큰따옴표 (`"""`)를 사용하여 정의할 수 있습니다. 다음은 예시입니다:

```python
my_string = "Hello, World!"
print(my_string)  # 출력: Hello, World!

문자열의 각 문자에는 인덱싱을 사용하여 액세스할 수 있으며, 문자열을 슬라이스하여 문자의 하위 집합을 가져올 수도 있습니다.

my_string = "Python is awesome!"
print(my_string[0])  # 출력: P
print(my_string[7:13])  # 출력: is awe

숫자

Python은 세 가지 주요 숫자 데이터 형식을 지원합니다: int (정수), float (부동 소수점 수), complex (복소수). 다음은 예시입니다:

x = 42  # 정수
y = 3.14  # 부동 소수점 수
z = 2 + 3j  # 복소수
 
print(x)  # 출력: 42
print(y)  # 출력: 3.14
print(z)  # 출력: (2+3j)

부울

부울은 Python에서 True 또는 False 두 가지 값 중 하나를 가질 수 있는 특수한 데이터 형식입니다. 조건문 및 논리 연산에 자주 사용됩니다.

is_sunny = True
is_raining = False
 
print(is_sunny)  # 출력: True
print(is_raining)  # 출력: False

리스트

Python의 리스트는 순서가 있는 항목들의 컬렉션입니다. 다른 리스트를 포함하여 다양한 데이터 형식의 요소를 포함할 수 있습니다. 다음은 예시입니다:

my_list = [1, 2.5, "three", True]
print(my_list)  # 출력: [1, 2.5, 'three', True]
print(my_list[2])  # 출력: 'three'

리스트에서 슬라이싱, 요소 추가 및 삭제 등 다양한 작업을 수행할 수도 있습니다.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.append("orange")
print(fruits)  # 출력: ['apple', 'banana', 'cherry', 'orange']
del fruits[1]
print(fruits)  # 출력: ['apple', 'cherry', 'orange']

튜플

튜플은 리스트와 유사하지만 변경할 수 없는(immutable) 특성을 가지며, 생성 후에는 요소를 변경할 수 없습니다. 튜플은 괄호 ()를 사용하여 정의됩니다.

my_tuple = (1, 2.5, "three")
print(my_tuple)  # 출력: (1, 2.5, 'three')
my_tuple[0] = 4  # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

딕셔너리

Python의 딕셔너리는 키-값 쌍의 순서 없는 컬렉션입니다. 중괄호 {}를 사용하여 정의하며, 각 키-값 쌍은 콜론 :으로 구분됩니다.

person = {
    "name": "John Doe",
    "age": 35,
    "city": "New York"
}
print(person)  # 출력: {'name': 'John Doe', 'age': 35, 'city': 'New York'}
print(person["age"])  # 출력: 35

연산자와 표현식

산술 연산자

Python은 다음 산술 연산자를 지원합니다: + (덧셈), - (뺄셈), * (곱셈), / (나눗셈), // (정수 나눗셈), % (나머지), 그리고 ** (거듭제곱).

x = 10
y = 3
print(x + y)  # 출력: 13
print(x - y)  # 출력: 7
print(x * y)  # 출력: 30
print(x / y)  # 출력: 3.3333333333333335
print(x // y)  # 출력: 3
print(x % y)  # 출력: 1
print(x ** y)  # 출력: 1000

비교 연산자

Python은 다음 비교 연산자를 지원합니다: < (작다), > (크다), <= (작거나 같다), >= (크거나 같다), == (같다), 그리고 != (같지 않다).

x = 10
y = 20
print(x < y)  # 출력: True
print(x > y)  # 출력: False
print(x <= 10)  # 출력: True
print(x >= y)  # 출력: False
print(x == 10)  # 출력: True
print(x != y)  # 출력: True

논리 연산자

Python은 다음 논리 연산자를 지원합니다: and (그리고), or (또는), 그리고 not (부정).

x = 10
y = 20
print(x < 15 and y > 15)  # 출력: True
print(x < 5 or y > 15)  # 출력: True
print(not(x < 5))  # 출력: True

비트 연산자

Python은 숫자의 개별 비트에 대해 연산을 수행하는 비트 연산자도 지원합니다. 이들은 & (그리고), | (또는), ^ (배타적 논리합), ~ (부정), << (왼쪽 시프트), 그리고 >> (오른쪽 시프트)를 포함합니다.

x = 0b1010  # 2진수로 10
y = 0b1100  # 2진수로 12
print(x & y)  # 출력: 8 (0b1000)
print(x | y)  # 출력: 14 (0b1110)
print(x ^ y)  # 출력: 6 (0b0110)
print(~x)  # 출력: -11 (0b11111111111111111111111111110101)
print(x << 1)  # 출력: 20 (0b10100)
print(y >> 1)  # 출력: 6 (0b110)

제어 흐름

조건문

if-elif-else 문은 특정 조건에 따라 다른 코드 블록을 실행하는 데 사용됩니다.

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

반복문

Python에는 for 루프와 while 루프 두 가지 주요 반복 구조가 있습니다.

# For 루프
fruits = ["사과", "바나나", "체리"]
for fruit in fruits:
    print(fruit)
 
# While 루프
count = 0
while count < 5:
    print(count)
    count += 1

Break와 Continue

break 문은 루프를 일찍 종료시키는 데 사용되고, continue 문은 현재 반복을 건너뛰고 다음 반복으로 이동하는 데 사용됩니다.

# Break 예제
for i in range(10):
    if i == 5:
        break
    print(i)
 
# Continue 예제
for i in range(10):
    if i % 2 == 0:
        continue
    print(i)

함수

Python에서 함수는 def 키워드를 사용하여 정의됩니다. 함수는 매개변수를 받을 수 있고 값을 반환할 수 있습니다.

def greet(name):
    print(f"안녕, {name}!")
 
greet("Alice")  # 출력: 안녕, Alice!
 
def add_numbers(a, b):
    return a + b
 
result = add_numbers(5, 3)
print(result)  # 출력: 8

함수는 기본 매개변수 값과 가변 인수도 가질 수 있습니다.

def print_info(name, age=30):
    print(f"{name}은(는) {age}세입니다.")
 
print_info("John")  # 출력: John은 30세입니다.
print_info("Jane", 25)  # 출력: Jane은 25세입니다.
 
def sum_numbers(*args):
    total = 0
    for num in args:
        total += num
    return total
 
print(sum_numbers(1, 2, 3))  # 출력: 6
print(sum_numbers(4, 5, 6, 7, 8))  # 출력: 30

모듈과 패키지

Python의 표준 라이브러리는 프로그램에서 사용할 수 있는 다양한 내장 모듈을 제공합니다. 또한 자신의 모듈과 패키지를 만들어 코드를 구성할 수도 있습니다.

import math
print(math.pi)  # 출력: 3.141592653589793
 
from math import sqrt
print(sqrt(16))  # 출력: 4.0
 
import my_module
my_module.my_function()

결론

이 튜토리얼에서는 Python의 기본 개념인 변수, 데이터 유형, 연산자, 제어 흐름, 함수, 그리고 모듈에 대해 배웠습니다. 이 지식을 토대로 Python 애플리케이션을 만들고 앞으로 더 고급 주제를 탐구할 수 있습니다. 기억하세요, Python 기술을 향상시키는 가장 좋은 방법은 꾸준히 연습하고 계속 학습하는 것입니다.

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