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Python에서 쉽게 열 이름 변경하기: 초보자 가이드

Python에서 쉽게 열 이름 변경하기: 초보자 가이드

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판다스 데이터프레임에서 열 이름 변경하기

판다스 데이터프레임 이해하기

판다스 데이터프레임은 Python의 강력한 오픈소스 데이터 분석 및 조작 도구인 판다스 라이브러리에서 기본적인 데이터 구조입니다. 데이터프레임은 행과 열을 가지는 2차원 레이블된 데이터 구조로, 스프레드시트나 SQL 테이블과 유사합니다. 데이터프레임의 각 열은 다른 데이터 유형을 가질 수 있어 다양한 데이터 처리 작업에 유연하고 다용도로 사용될 수 있는 데이터 구조입니다.

열 이름에 접근하고 수정하기

판다스에서는 다양한 방법을 사용하여 데이터프레임의 열 이름에 접근하고 수정할 수 있습니다. 열 이름은 데이터프레임의 columns 속성으로 저장되며, 이는 Index 객체입니다. 현재의 열 이름을 확인하려면 columns 속성을 간단히 출력하여 볼 수 있습니다:

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

rename() 메서드를 사용한 열 이름 변경하기

판다스 데이터프레임에서 열 이름을 변경하는 주요한 방법은 rename() 메서드를 사용하는 것입니다. 이 메서드를 사용하면 한 번에 하나 이상의 열 이름을 변경할 수 있으며, 다양한 방법으로 사용할 수 있습니다.

단일 열 이름 변경하기

단일 열의 이름을 변경하려면, rename() 메서드에 딕셔너리를 전달하면서 키를 이전 열 이름으로, 값을 새로운 열 이름으로 설정하면 됩니다:

# 단일 열 이름 변경
df = df.rename(columns={'A': 'new_column_name'})
print(df.columns)
# 출력: Index(['new_column_name', 'B', 'C'], dtype='object')

다중 열 이름 변경하기

여러 개의 열 이름을 한 번에 변경하려면, 여러 개의 키-값 쌍이 있는 딕셔너리를 전달하면 됩니다:

# 다중 열 이름 변경
df = df.rename(columns={'B': 'column_b', 'C': 'column_c'})
print(df.columns)
# 출력: Index(['new_column_name', 'column_b', 'column_c'], dtype='object')

딕셔너리를 사용한 열 이름 변경하기

직접 열 이름을 전달하는 대신, 딕셔너리를 사용하여 이전 열 이름을 새로운 열 이름에 매핑할 수도 있습니다:

# 딕셔너리를 사용하여 열 이름 변경하기
rename_dict = {'new_column_name': 'column_a', 'column_b': 'column_b_new', 'column_c': 'column_c_new'}
df = df.rename(columns=rename_dict)
print(df.columns)
# 출력: Index(['column_a', 'column_b_new', 'column_c_new'], dtype='object')

함수를 사용한 열 이름 변경하기

함수를 사용하여 열 이름을 변경할 수도 있습니다. 함수는 현재의 열 이름을 입력으로 받고 새로운 열 이름을 반환해야 합니다:

# 함수를 사용하여 열 이름 변경하기
def rename_func(col_name):
    if col_name == 'column_a':
        return 'column_a_new'
    elif col_name == 'column_b_new':
        return 'column_b_renamed'
    else:
        return col_name
 
df = df.rename(columns=rename_func)
print(df.columns)
# 출력: Index(['column_a_new', 'column_b_renamed', 'column_c_new'], dtype='object')

기존 데이터프레임을 직접 수정 vs. 새로운 데이터프레임 생성

rename() 메서드는 기존의 데이터프레임을 직접 수정하거나 변경된 열 이름을 가진 새로운 데이터프레임을 생성하는 두 가지 방법으로 사용할 수 있습니다. 기본적으로 rename()은 새로운 데이터프레임을 반환하지만, inplace=True 매개변수를 사용하여 기존의 데이터프레임을 직접 수정할 수 있습니다:

# 기존 데이터프레임을 직접 수정하기
df.rename(columns={'column_a_new': 'column_a_renamed'}, inplace=True)
print(df.columns)
# 출력: Index(['column_a_renamed', 'column_b_renamed', 'column_c_new'], dtype='object')
 
# 변경된 열 이름을 가진 새로운 데이터프레임 생성하기
new_df = df.rename(columns={'column_b_renamed': 'column_b_new'})
print(new_df.columns)
# 출력: Index(['column_a_renamed', 'column_b_new', 'column_c_new'], dtype='object')

중복된 열 이름 처리하기

데이터프레임의 열 이름을 이미 존재하는 이름으로 변경하려고 하면, 판다스는 ValueError 예외를 발생시킵니다. 이 경우를 처리하기 위해 rename() 메서드에서 prefix 또는 suffix 매개변수를 사용할 수 있습니다:

# 중복된 열 이름 처리하기
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'A': [7, 8, 9]})
print(df.columns)
# 출력: Index(['A', 'B', 'A'], dtype='object')
 
# 접두사를 사용하여 열 이름 변경하기
df = df.rename(columns={'A': 'A_new', 'B': 'B_new'})
print(df.columns)
# 출력: Index(['A_new', 'B_new', 'A'], dtype='object')
 
# 접미사를 사용하여 열 이름 변경하기
df = df.rename(columns={'A': 'A_suffix', 'B': 'B_suffix'})
print(df.columns)
# 출력: Index(['A_suffix', 'B_suffix', 'A'], dtype='object')

그룹화된 데이터프레임에서 열 이름 변경하기

그룹화된 데이터프레임을 사용할 때도 열 이름을 변경할 수 있습니다. 이는 데이터프레임에 여러 개의 집계 또는 변환을 적용하고 결과 열에 더 의미있는 이름을 지정하고자 할 때 유용합니다:

# 그룹화된 데이터프레임에서 열 이름 변경하기
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6, 7, 8, 9]})
grouped_df = df.groupby('A').agg({'B': ['min', 'max']})
print(grouped_df.columns)
# 출력: MultiIndex([('B', 'min'), ('B', 'max')], )
 
# 그룹화된 데이터프레임에서 열 이름 변경하기
grouped_df = grouped_df.rename(columns={'B': {'min': 'B_min', 'max': 'B_max'}})
print(grouped_df.columns)
# 출력: MultiIndex([('B_min',), ('B_max',)], )

다른 데이터 구조에서 열 이름 변경하기

Numpy 배열에서 열 이름 변경하기

Python에서 탭ular 데이터를 다루는 가장 일반적인 방법인 판다스 데이터프레임 이외에도, 때때로 Numpy 배열에서 열 이름을 변경해야 할 수도 있습니다. Numpy 배열은 데이터프레임과 같이 명명된 열을 가지고 있지 않기 때문에, zip() 함수와 리스트 컴프리헨션을 사용하여 열 이름을 변경할 수 있습니다:

import numpy as np
 

Numpy 배열 생성

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) column_names = ['A', 'B', 'C']

Numpy 배열에서 열 이름 변경

renamed_arr = np.column_stack([arr[:, i].tolist() for i, name in enumerate(column_names)]) renamed_arr = np.column_stack([renamed_arr, column_names]) print(renamed_arr)

출력:

[['1' 'A']

['2' 'B']

['3' 'C']

['4' 'A']

['5' 'B']

['6' 'C']

['7' 'A']

['8' 'B']

['9' 'C']]


### CSV 파일에서 열 이름 변경

CSV 파일에서 열 이름을 변경해야하는 경우, 파일을 Pandas 데이터프레임으로 로드하고 열 이름을 변경한 다음 데이터프레임을 새로운 CSV 파일로 작성할 수 있습니다:

```python
# CSV 파일에서 열 이름 변경
df = pd.read_csv('input.csv')
df = df.rename(columns={'old_column_name': 'new_column_name'})
df.to_csv('output.csv', index=False)

SQL 테이블에서 열 이름 변경

SQL 데이터베이스를 다룰 때는 SQL 명령을 사용하여 열 이름을 변경할 수 있습니다. 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 따라 구문은 약간 다를 수 있지만, 일반적인 접근 방법은 동일합니다:

-- SQL 테이블에서 열 이름 변경
ALTER TABLE table_name
RENAME COLUMN old_column_name TO new_column_name;

또는 SQL 클라이언트나 SQLAlchemy와 같은 ORM (객체-관계 매핑) 라이브러리를 사용하여 데이터베이스와 상호 작용하고 Python에서 열 이름을 프로그래밍적으로 변경할 수도 있습니다.

열 이름 변경의 고급 기법

정규 표현식을 사용한 일괄적인 열 이름 변경

더 복잡한 열 이름 변경 시나리오의 경우, 정규 표현식을 사용하여 일괄적인 이름 변경 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 일관된 이름 규칙을 적용하거나 여러 개의 열 이름에 대해 동시에 여러 변경을 수행해야 할 때 유용합니다:

# 정규 표현식을 사용한 일괄적인 열 이름 변경
import re
 
df = pd.DataFrame({'feature_1': [1, 2, 3], 'feature_2': [4, 5, 6], 'target_variable': [7, 8, 9]})
 
# 정규 표현식을 사용하여 열 이름 변경
df = df.rename(columns=lambda x: re.sub(r'feature_(\d+)', r'feature\1', x))
print(df.columns)
# 출력: Index(['feature1', 'feature2', 'target_variable'], dtype='object')

열 인덱스를 기준으로 열 이름 변경

일부 경우에는 열 이름 대신 열 인덱스를 기준으로 열 이름을 변경하고 싶을 수 있습니다. 이 경우, rename() 메소드에 리스트나 사전을 전달하여 열 인덱스를 키로, 새로운 열 이름을 값으로 지정할 수 있습니다:

# 열 인덱스를 기준으로 열 이름 변경
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
 
# 리스트를 사용하여 열 이름 변경
df = df.rename(columns={0: 'new_column_a', 1: 'new_column_b', 2: 'new_column_c'})
print(df.columns)
# 출력: Index(['new_column_a', 'new_column_b', 'new_column_c'], dtype='object')
 
# 사전을 사용하여 열 이름 변경
df = df.rename(columns={0: 'col_a', 1: 'col_b', 2: 'col_c'})
print(df.columns)
# 출력: Index(['col_a', 'col_b', 'col_c'], dtype='object')

Multiindex 데이터프레임의 열 이름 변경

Multiindex 데이터프레임을 다룰 때는 인덱스의 외부 수준과 내부 수준 모두에서 열 이름을 변경할 수 있습니다. 이는 계층적이거나 중첩된 데이터 구조가 있는 경우 유용합니다:

# Multiindex 데이터프레임에서 열 이름 변경
df = pd.DataFrame({('group1', 'A'): [1, 2, 3], ('group1', 'B'): [4, 5, 6], ('group2', 'C'): [7, 8, 9]})
 
# 외부 수준에서 열 이름 변경
df = df.rename(columns={('group1', 'A'): ('group1', 'new_A'), ('group1', 'B'): ('group1', 'new_B')})
print(df.columns)
# 출력: MultiIndex([('group1', 'new_A'), ('group1', 'new_B'), ('group2', 'C')], )
 
# 내부 수준에서 열 이름 변경
df = df.rename(columns={('group1', 'new_A'): ('group1', 'column_a'), ('group1', 'new_B'): ('group1', 'column_b')})
Functions in Python are reusable blocks of code that perform a specific task. They can take arguments, perform operations, and optionally return a value.
 
### 함수 정의
 
Python에서 함수를 정의하는 일반적인 구문은 다음과 같습니다:
 
```python
def 함수이름(인수):
    # 함수 본문
    return

다음은 두 개의 숫자를 더하는 간단한 함수의 예입니다:

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

함수 인수

함수는 위치 인수, 키워드 인수 및 기본 인수와 같은 다른 유형의 인수를 사용할 수 있습니다.

위치 인수는 함수 내에서 정의된 순서대로 전달됩니다:

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

키워드 인수를 사용하여 인수를 이름으로 지정할 수 있습니다:

def greet(name, message):
    print(f"{name}, {message}!")
 
greet(message="좋은 하루 되세요", name="Bob")  # 출력: Bob, 좋은 하루 되세요!

기본 인수는 인수가 제공되지 않을 경우 사용되는 기본값을 갖습니다:

def greet(name, message="안녕하세요"):
    print(f"{name}, {message}!")
 
greet("Charlie")  # 출력: Charlie, 안녕하세요!
greet("Charlie", "안녕히 가세요")  # 출력: Charlie, 안녕히 가세요!

반환 값

함수는 return 문을 사용하여 값을 반환할 수 있습니다. 단일 값, 여러 값을 반환하거나 리스트 또는 딕셔너리와 같은 복잡한 데이터 구조를 반환할 수 있습니다.

def calculate_area(width, height):
    area = width * height
    return area
 
result = calculate_area(5, 10)
print(result)  # 출력: 50

쉼표로 구분하여 여러 값을 반환할 수도 있습니다:

def get_name_and_age():
    name = "Alice"
    age = 30
    return name, age
 
name, age = get_name_and_age()
print(f"이름: {name}, 나이: {age}")  # 출력: 이름: Alice, 나이: 30

스코프와 변수 가시성

Python에서 변수는 접근하고 수정할 수 있는 범위가 정의되어 있습니다. 전역 및 지역이라는 두 가지 주요 범위가 있습니다.

전역 변수는 전체 프로그램에서 접근할 수 있으며, 지역 변수는 함수나 블록 내에서만 접근할 수 있습니다.

global_variable = 10
 
def my_function():
    local_variable = 20
    print(f"지역 변수: {local_variable}")
    print(f"전역 변수: {global_variable}")
 
my_function()  # 출력: 지역 변수: 20, 전역 변수: 10
 
print(local_variable)  # 오류: local_variable이 정의되지 않음

모듈과 패키지

Python의 모듈화된 설계를 사용하면 함수, 클래스 및 변수를 정의하는 모듈과 패키지로 코드를 구성하고 관리할 수 있습니다.

모듈

모듈은 Python 정의 및 문장을 포함하는 파일입니다. 모듈을 코드에 가져와서 정의된 함수, 클래스 및 변수를 사용할 수 있습니다.

# math_utils.py
def add(a, b):
    return a + b
 
def subtract(a, b):
    return a - b
# main.py
import math_utils
 
result = math_utils.add(5, 3)
print(result)  # 출력: 8

특정 함수 또는 변수만 모듈에서 가져올 수도 있습니다:

# main.py
from math_utils import add, subtract
 
result = add(5, 3)
print(result)  # 출력: 8

패키지

패키지는 관련된 모듈의 모음으로 계층적 구조로 구성될 수 있습니다. 이를 통해 코드를 더 효율적으로 그룹화하고 관리할 수 있습니다.

my_package/
    __init__.py
    math_utils/
        __init__.py
        basic.py
        advanced.py
# main.py
from my_package.math_utils.basic import add
from my_package.math_utils.advanced import calculate_area
 
result = add(5, 3)
area = calculate_area(4, 5)
print(result)  # 출력: 8
print(area)    # 출력: 20

표준 라이브러리 및 타사 패키지

Python은 다양한 작업에 사용되는 다양한 내장 모듈을 제공하는 풍부한 표준 라이브러리를 함께 제공합니다. 또한, Python 커뮤니티는 pip와 같은 패키지 관리자를 사용하여 설치할 수 있는 많은 타사 패키지를 개발했습니다.

import os
import math
import datetime
import requests

결론

이 튜토리얼에서는 Python의 기본 개념인 데이터 유형, 제어 구조, 함수 및 모듈에 대해 배웠습니다. 또한 Python 코드를 작성하고 실행하는 방법과 모듈 및 패키지를 사용하여 코드를 구성하는 방법을 알아보았습니다.

Python은 다양하고 강력한 언어로 다양한 라이브러리 및 도구의 생태계를 갖추고 있습니다. 이러한 핵심 개념을 습득함으로써 다양한 프로그래밍 작업과 프로젝트를 처리할 수 있는 능력있는 Python 개발자로 성장할 수 있습니다.

기억하세요, Python 기술을 향상시키는 가장 좋은 방법은 연습하고 실험하며 계속해서 학습하는 것입니다. 표준 라이브러리를 탐구하고 다양한 타사 패키지를 시도해보며, 이해를 확고히 하고 실질적인 경험을 쌓기 위해 직접 프로젝트를 구축해보세요.

즐거운 코딩 되세요!

MoeNagy Dev