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Pandas Where: 강력한 필터링 도구를 마스터하기

Pandas Where: 강력한 필터링 도구를 마스터하기

MoeNagy Dev

Pandas Where의 기본

pandas where() 메서드의 목적과 기능 이해하기

Pandas 라이브러리의 where() 메서드는 조건부 필터링과 데이터 선택에 강력한 도구입니다. 이 메서드를 사용하면 기존 데이터에 부울 조건을 적용하여 새로운 DataFrame 또는 Series를 생성하여 데이터의 원래 구조와 모양을 보존할 수 있습니다.

where() 메서드의 기본 구문은 다음과 같습니다:

df.where(condition, other=None, inplace=False, axis=None, level=None, errors='raise', try_cast=False)

여기서 condition은 DataFrame 또는 Series에서 보존해야 할 요소를 결정하는 부울 표현식입니다. other 매개변수는 조건을 충족하지 못한 요소 대신 사용할 값을 지정합니다.

데이터 분석에서 조건부 필터링의 중요성 인식하기

조건부 필터링은 데이터 분석에서 기본적인 작업으로, 분석에 관련된 특정 데이터 하위 집합에 집중할 수 있도록 해줍니다. 특히, 크거나 복잡한 데이터셋에서는 연구나 비즈니스 목적에 가장 중요한 정보를 빠르게 식별하고 추출해야 할 때 유용합니다.

Pandas의 where() 메서드를 마스터함으로써 다음과 같은 강력한 데이터 조작 기능을 활용할 수 있습니다:

  • 데이터에서 이상치나 이상 현상 식별하기
  • 날짜 범위나 지리적 위치와 같은 특정 기준에 따라 데이터 필터링
  • 데이터에 대한 조건부 계산이나 변환 수행하기
  • 데이터 선택을 미려하게 조정하기 위해 여러 조건 결합하기
  • 조건부 논리를 데이터 처리 워크플로에 통합하기

Pandas의 where() 메서드를 이해하고 효과적으로 사용하는 것은 Pandas와 함께 작업하는 모든 데이터 분석가나 데이터 과학자에게 중요한 기술입니다.

숫자 데이터에 Pandas Where 적용하기

숫자 조건에 기반한 행 필터링

먼저, where() 메서드를 사용하여 숫자 조건에 따라 DataFrame의 행을 필터링하는 방법을 살펴보겠습니다. 다음과 같은 데이터를 가진 DataFrame df가 있다고 가정해봅시다:

   age  income
0   25   50000
1   32   65000
2   41   75000
3   28   45000
4   35   60000

age가 30보다 큰 행만 선택하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다:

df_older = df.where(df['age'] > 30)
df_older

이를 통해 다음 데이터를 가진 새로운 DataFrame df_older가 생성됩니다:

     age  income
1   32.0  65000
2   41.0  75000
4   35.0  60000

조건 df['age'] > 30을 충족하지 못한 행은 NaN 값으로 대체된 것을 알 수 있습니다.

논리 연산자 (and, or, not)를 사용하여 여러 조건 결합하기

and, or, not과 같은 논리 연산자를 사용하여 여러 조건을 결합할 수도 있습니다. 예를 들어, age가 30과 40 사이(포함)인 행만 선택하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다:

df_middle_age = df.where((df['age'] >= 30) & (df['age'] <= 40))
df_middle_age

이를 통해 다음 데이터를 가진 새로운 DataFrame df_middle_age가 생성됩니다:

     age  income
1   32.0  65000
4   35.0  60000

pandas where()를 사용하여 결측값 처리하기

where() 메서드는 데이터의 결측값 처리에도 유용할 수 있습니다. NaN 값을 특정 값으로 대체하려면 other 매개변수를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, age가 30보다 큰 행의 NaN 값을 0으로 대체하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다:

df_filled = df.where(df['age'] > 30, 0)
df_filled

이를 통해 다음 데이터를 가진 새로운 DataFrame df_filled가 생성됩니다:

    age  income
0  25.0  50000
1  32.0  65000
2  41.0  75000
3   0.0  45000
4  35.0  60000

부울 마스크를 사용한 Pandas Where

조건부 필터링을 위한 부울 마스크 생성하기

where() 메서드에서 부울 표현식을 직접 사용하는 것 외에도 부울 마스크를 생성하여 데이터를 필터링할 수도 있습니다. 이는 여러 열에 같은 조건을 적용해야 할 때나 코드의 여러 부분에서 복잡한 조건을 재사용하려는 경우에 유용할 수 있습니다.

예를 들어, age가 30보다 크고 income이 60,000보다 큰 행을 선택하기 위한 부울 마스크를 생성해보겠습니다:

mask = (df['age'] > 30) & (df['income'] > 60000)
df_filtered = df.where(mask)
df_filtered

이를 통해 다음 데이터를 가진 새로운 DataFrame df_filtered가 생성됩니다:

     age  income
1   32.0  65000
2   41.0  75000

고급 데이터 선택을 위한 부울 마스크 활용하기

부울 마스크는 더 복잡한 데이터 선택 작업에도 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 부울 마스크를 사용하여 특정 행과 열을 선택하거나 조건부 논리를 기반으로 새 열을 생성할 수 있습니다.

income이 60,000보다 크면 high_incomeTrue이고 그렇지 않으면 False인 새로운 열 high_income을 생성하려면 다음과 같이 where() 메서드와 부울 마스크를 사용할 수 있습니다:

df['high_income'] = df['income'].where(df['income'] > 60000, False)
df

이를 통해 다음과 같은 DataFrame이 생성됩니다:

    age  income high_income
0   25  50000       False
1   32  65000        True
2   41  75000        True
3   28  45000       False
4   35  60000       False

부울 마스크를 사용한 성능 최적화

부울 마스크를 사용하면 Pandas 작업의 성능을 향상시킬 수도 있습니다. 특히, 큰 데이터셋을 처리할 때는 DataFrame을 행별로 반복하는 것보다 부울 연산이 일반적으로 더 빠르므로 부울 마스크를 활용하면 코드를 효율적이고 확장 가능하게 만들 수 있습니다.

텍스트 및 범주형 데이터에 대한 Pandas Where

문자열 또는 범주형 조건에 따른 행 필터링

The where() method in Pandas is not limited to numeric data; you can also use it to filter rows based on string or categorical conditions. This can be particularly useful when working with text-based data or data that has been encoded as categories.

For example, let's say we have a DataFrame df with the following data:

   name  department
0  Alice       Sales
1   Bob   Marketing
2  Carol  Accounting
3  David       Sales
4  Emily   Marketing

To select the rows where the department is 'Sales', we can use the following code:

df_sales = df.where(df['department'] == 'Sales')
df_sales

This will give us a new DataFrame df_sales with the following data:

     name department
0  Alice     Sales
3  David     Sales

Handling case-sensitivity and partial matches

By default, the string comparisons in the where() method are case-sensitive. If you need to perform case-insensitive comparisons, you can use the str.lower() or str.upper() methods to normalize the text before applying the condition.

For example, to select the rows where the name contains the substring 'a', regardless of case, you can use the following code:

df_a_names = df.where(df['name'].str.contains('a', case=False))
df_a_names

This will give us a new DataFrame df_a_names with the following data:

     name  department
0  Alice     Sales
2  Carol  Accounting
4  Emily   Marketing

Combining text-based conditions with pandas where()

You can also combine multiple text-based conditions using the same logical operators (and, or, not) that you used for numeric conditions. This allows you to create more complex filtering rules based on your data's characteristics.

For example, to select the rows where the department is 'Sales' or 'Marketing', you can use the following code:

df_sales_or_marketing = df.where((df['department'] == 'Sales') | (df['department'] == 'Marketing'))
df_sales_or_marketing

This will give us a new DataFrame df_sales_or_marketing with the following data:

     name  department
0  Alice     Sales
1    Bob   Marketing
3  David     Sales
4  Emily   Marketing

Pandas Where in Data Transformation

Using pandas where() for selective data updates

The where() method can also be used to selectively update the values in a DataFrame or Series. This can be useful when you need to apply conditional logic to modify specific elements of your data.

For example, let's say we want to increase the income values by 10% for all employees with an age greater than 35. We can do this using the following code:

df['income'] = df['income'].where(df['age'] <= 35, df['income'] * 1.1)
df

This will give us the following updated DataFrame:

    age  income
0   25  50000.0
1   32  65000.0
2   41  82500.0
3   28  45000.0
4   35  66000.0

Applying conditional logic to modify specific columns

The where() method can also be used to apply conditional logic to modify specific columns in a DataFrame. This can be useful for data cleaning, feature engineering, or other data transformation tasks.

For example, let's say we want to replace all negative income values with 0. We can do this using the following code:

df['income'] = df['income'].where(df['income'] >= 0, 0)
df

This will give us the following updated DataFrame:

    age  income
0   25  50000.0
1   32  65000.0
2   41  75000.0
3   28  45000.0
4   35  60000.0

Integrating pandas where() into data cleaning and preprocessing workflows

The where() method can be a powerful tool for data cleaning and preprocessing tasks. By combining it with other Pandas operations, you can create complex data transformation workflows that can handle a wide range of data-related challenges.

For example, you can use where() to identify and handle outliers, impute missing values, or encode categorical variables based on specific conditions. By incorporating where() into your data preprocessing pipeline, you can ensure that your data is clean, consistent, and ready for further analysis or modeling.

Pandas Where and Groupby Operations

Applying pandas where() within groupby contexts

The where() method can also be used in conjunction with Pandas' groupby() functionality to perform conditional filtering and selection within group-level contexts.

For example, let's say we have a DataFrame df with the following data:

   department  age  income
0      Sales   25  50000
1   Marketing   32  65000
2  Accounting   41  75000
3      Sales   28  45000
4   Marketing   35  60000

To select the employees in each department who have an age greater than the department's average age, we can use the following code:

dept_avg_age = df.groupby('department')['age'].transform('mean')
df_filtered = df.where(df['age'] > dept_avg_age)
df_filtered

This will give us a new DataFrame df_filtered with the following data:

   department   age  income
1   Marketing  32.0  65000
2  Accounting  41.0  75000

Conditional aggregations and group-level filtering

The where() method can also be used to perform conditional aggregations or group-level filtering within a groupby() context. This can be useful for calculating group-specific metrics or identifying subgroups that meet specific criteria.

For example, to calculate the average income for employees in each department who are older than 30, we can use the following code:

df.loc[df['age'] > 30].groupby('department')['income'].mean()

This will give us the following output:

department
Accounting    75000.0
Marketing     62500.0
Sales         55000.0
Name: income, dtype: float64

Exploring use cases for pandas where() in group-based analysis

The combination of where() and groupby() opens up a wide range of possibilities for group-based data analysis. Some additional use cases include:

  • Identifying top-performing or underperforming

Working with Data Structures

Lists

리스트는 파이썬에서 가장 다용도로 사용되는 데이터 구조입니다. 다른 데이터 유형의 요소를 저장할 수 있으며 크기를 동적으로 변경할 수 있습니다. 다음은 리스트를 생성하고 조작하는 예시입니다:

# 리스트 생성
my_list = [1, 2, 3, 'four', 5.6]
 
# 요소에 접근하기
print(my_list[0])  # 출력: 1
print(my_list[-1])  # 출력: 5.6
 
# 요소 수정하기
my_list[2] = 'three'
print(my_list)  # 출력: [1, 2, 'three', 'four', 5.6]
 
# 요소 추가하기
my_list.append(6)
my_list.insert(2, 'new')
print(my_list)  # 출력: [1, 2, 'new', 'three', 'four', 5.6, 6]
 
# 요소 제거하기
del my_list[3]
my_list.remove('four')
print(my_list)  # 출력: [1, 2, 'new', 5.6, 6]

Tuples

튜플은 리스트와 유사하지만 변경할 수 없으므로 생성 후에는 요소를 수정할 수 없습니다. 튜플은 대괄호 대신 괄호를 사용하여 정의됩니다.

# 튜플 생성
my_tuple = (1, 2, 'three', 4.5)
 
# 요소에 접근하기
print(my_tuple[0])  # 출력: 1
print(my_tuple[-1])  # 출력: 4.5
 
# 튜플 수정하려고 하면 오류가 발생합니다.
# my_tuple[2] = 'new'  # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

Dictionaries

딕셔너리는 키-값 쌍의 정렬되지 않은 모음입니다. 중괄호 {}를 사용하여 정의되며 각 키-값 쌍은 콜론 :으로 구분됩니다.

# 딕셔너리 생성
person = {
    'name': 'John Doe',
    'age': 35,
    'occupation': 'Software Engineer'
}
 
# 값을 가져오기
print(person['name'])  # 출력: John Doe
print(person.get('age'))  # 출력: 35
 
# 요소 추가/수정하기
person['email'] = 'john.doe@example.com'
person['age'] = 36
print(person)  # 출력: {'name': 'John Doe', 'age': 36, 'occupation': 'Software Engineer', 'email': 'john.doe@example.com'}
 
# 요소 제거하기
del person['occupation']
print(person)  # 출력: {'name': 'John Doe', 'age': 36, 'email': 'john.doe@example.com'}

Sets

세트는 고유한 요소의 정렬되지 않은 모음입니다. 중괄호 {} 또는 set() 함수를 사용하여 정의됩니다.

# 세트 생성
my_set = {1, 2, 3, 4, 5}
print(my_set)  # 출력: {1, 2, 3, 4, 5}
 
# 요소 추가하기
my_set.add(6)
print(my_set)  # 출력: {1, 2, 3, 4, 5, 6}
 
# 요소 제거하기
my_set.remove(3)
print(my_set)  # 출력: {1, 2, 4, 5, 6}
 
# 세트 연산
set1 = {1, 2, 3}
set2 = {2, 3, 4}
print(set1 | set2)  # 합집합: {1, 2, 3, 4}
print(set1 & set2)  # 교집합: {2, 3}
print(set1 - set2)  # 차집합: {1}

제어문

조건문

파이썬의 조건문은 특정 조건에 따라 다른 코드 블록을 실행할 수 있게 합니다.

# if-else문
age = 18
if age >= 18:
    print("성인입니다.")
else:
    print("미성년자입니다.")
 
# elif문
score = 85
if score >= 90:
    print("A")
elif score >= 80:
    print("B")
elif score >= 70:
    print("C")
else:
    print("D")

반복문

파이썬의 반복문을 사용하면 코드 블록을 반복적으로 실행할 수 있습니다.

# for문
fruits = ['사과', '바나나', '체리']
for fruit in fruits:
    print(fruit)
 
# while문
counter = 0
while counter < 5:
    print(counter)
    counter += 1

List Comprehensions

리스트 컴프리헨션은 파이썬에서 리스트를 간결하게 생성하는 방법을 제공합니다.

# 전통적인 방법
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = []
for num in numbers:
    squares.append(num ** 2)
print(squares)  # 출력: [1, 4, 9, 16, 25]
 
# 리스트 컴프리헨션 사용
squares = [num ** 2 for num in numbers]
print(squares)  # 출력: [1, 4, 9, 16, 25]

함수

파이썬의 함수는 재사용 가능한 코드를 캡슐화하는 데 사용됩니다.

# 함수 정의하기
def greet(name):
    print(f"안녕하세요, {name}!")
 
# 함수 호출하기
greet("Alice")  # 출력: 안녕하세요, Alice!
 
# 반환 값이 있는 함수
def add_numbers(a, b):
    return a + b
 
result = add_numbers(3, 4)
print(result)  # 출력: 7

모듈과 패키지

파이썬의 모듈화된 디자인을 사용하면 코드를 재사용 가능한 구성 요소로 구성할 수 있습니다.

# 모듈 가져오기
import math
print(math.pi)  # 출력: 3.141592653589793
 
# 모듈에서 특정 함수 가져오기
from math import sqrt
print(sqrt(16))  # 출력: 4.0
 
# 별칭을 사용하여 모듈 가져오기
import numpy as np
print(np.array([1, 2, 3]))  # 출력: [1 2 3]

결론

이 자습서에서는 파이썬에서 리스트, 튜플, 딕셔너리 및 세트와 같은 다양한 데이터 구조를 배웠습니다. 또한 제어문, 함수 및 파이썬의 모듈식 디자인에 대해 알아보았습니다. 이러한 개념은 효과적이고 효율적인 파이썬 코드 작성에 기초적입니다. 계속해서 학습하고 연습하면 이러한 도구들을 사용하여 더 복잡하고 강력한 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다.

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