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쉽게 열 이름 바꾸기: 초보자를 위한 안내서

쉽게 열 이름 바꾸기: 초보자를 위한 안내서

MoeNagy Dev

열 이름 변경의 중요성

파이썬에서 열 이름 바꾸기는 데이터 조작 작업 중 가장 기본적인 작업 중 하나로, 데이터의 가독성, 이해도 및 사용성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 열 이름 바꾸기의 중요성에 대한 몇 가지 주요 이유는 다음과 같습니다:

데이터 가독성 및 이해도 향상

열 이름은 사용자들과 분석가들이 데이터와 상호작용하고 이해하는 데 주요한 방법입니다. 열 이름을 더 구체적이고 의미 있는 이름으로 바꾸면 데이터를 직관적이고 작업하기 쉽게 만들어주어 데이터셋과 상호작용하는 누구에게나 인지적 부하를 줄여줍니다.

비즈니스 용어와 열 이름 일치시키기

실제 상황에서는 원래 열 이름이 조직 내에서 사용되는 비즈니스 용어나 언어와 일치하지 않을 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 용어에 맞게 열 이름을 바꾸는 것은 기술적 데이터와 비즈니스 컨텍스트 사이의 격차를 줄여주어 이해관계자들이 데이터를 해석하고 작업하는 데 용이하게 만들어줍니다.

하류 분석 및 보고를 위한 데이터 준비

일관되고 의미 있는 열 이름은 하류 데이터 분석, 기계 학습 및 보고에 중요합니다. 열 이름이 명확하고 의미 있는 경우 유지 가능하며 해석 가능한 코드를 작성하고 통찰력있는 시각화를 생성하며 데이터를 효과적으로 전달하는 보고서를 생성하는 것이 더욱 쉬워집니다.

열 이름 바꾸기 방법

파이썬은 데이터 구조에서 열 이름을 바꾸는 여러 가지 방법과 접근법을 제공합니다. 가장 일반적인 기법을 살펴보겠습니다:

rename() 메소드 사용

rename() 메소드는 특히 Pandas DataFrame을 사용할 때 파이썬에서 열 이름을 바꾸는 강력하고 유연한 방법입니다.

단일 열 이름 바꾸기

한 개의 열을 바꾸려면 rename() 메소드를 사용하고 이전 열 이름과 새 열 이름을 지정하면 됩니다:

import pandas as pd
 
# 샘플 DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
 
# 단일 열 이름 바꾸기
df = df.rename(columns={'A': 'column_a'})

여러 개의 열 이름 바꾸기

여러 개의 열을 동시에 바꾸려면 rename() 메소드를 사용할 수도 있습니다:

# 여러 개의 열 이름 바꾸기
df = df.rename(columns={'B': 'column_b', 'column_a': 'feature_a'})

사전을 사용한 열 이름 바꾸기

개별적으로 이전 열 이름과 새 열 이름을 전달하는 대신, 사전을 사용하여 이전 이름과 새 이름을 매핑할 수도 있습니다:

# 사전을 사용하여 열 이름 바꾸기
rename_dict = {'A': 'feature_a', 'B': 'feature_b'}
df = df.rename(columns=rename_dict)

함수를 사용한 열 이름 바꾸기

rename() 메소드에 함수를 제공하여 더 복잡한 열 이름 바꾸기 로직을 적용할 수도 있습니다:

# 함수를 사용하여 열 이름 바꾸기
def rename_func(col):
    return col.lower().replace(' ', '_')
 
df = df.rename(columns=rename_func)

열 이름 직접 수정하기

rename() 메소드 외에도 데이터 구조의 열 이름을 직접 접근하여 업데이트하는 방식으로 열 이름을 수정할 수도 있습니다.

열 이름 접근 및 업데이트하기

Pandas DataFrame의 경우 columns 속성을 사용하여 열 이름에 접근하고 업데이트할 수 있습니다:

# 열 이름 직접 접근 및 업데이트하기
df.columns = ['feature_a', 'feature_b']

열 이름 충돌 처리하기

열 이름을 바꿀 때 새 열 이름이 기존 열 이름과 충돌하는 상황이 발생할 수 있습니다. 이 경우 inplace 매개변수를 사용하여 DataFrame을 현지에서 업데이트하거나, 새로운 열 이름으로 DataFrame을 만들 수 있습니다:

# 열 이름 충돌 처리하기
df = df.rename(columns={'A': 'feature_a', 'feature_a': 'feature_a_new'})

다른 데이터 구조에서 열 이름 바꾸기

열 이름을 바꾸기 위한 기법은 Pandas DataFrame에 제한되지 않습니다. 비슷한 방법을 NumPy 배열 및 사전과 같은 다른 데이터 구조에도 적용할 수 있습니다.

Pandas DataFrame

위에서 살펴본 대로, Pandas DataFrame에서 열 이름을 바꾸는 데는 rename() 메소드 또는 columns 속성을 직접 수정할 수 있습니다.

NumPy 배열

NumPy 배열을 사용할 때 dtype.names 속성을 수정함으로써 열 이름을 바꿀 수 있습니다:

import numpy as np
 
# 샘플 NumPy 배열 생성
arr = np.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('A', int), ('B', int)])
 
# NumPy 배열에서 열 이름 변경
arr.dtype.names = ('feature_a', 'feature_b')

사전 및 사전의 목록

사전과 사전의 목록에 대해서는 키를 바꿔 열 이름을 업데이트할 수 있습니다:

# 사전에서 열 이름 변경
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
renamed_data = {
    'feature_a': data['A'],
    'feature_b': data['B']
}
 
# 사전의 목록에서 열 이름 변경
records = [{'A': 1, 'B': 4}, {'A': 2, 'B': 5}, {'A': 3, 'B': 6}]
renamed_records = [
    {'feature_a': rec['A'], 'feature_b': rec['B']}
    for rec in records
]

복잡한 열 이름 지정 시나리오 처리하기

기본적인 열 이름 바꾸기 기법은 직관적이지만, 추가적인 고려사항이 필요한 복잡한 시나리오에 직면할 수 있습니다.

특수 문자를 포함한 열 이름 바꾸기

열 이름에는 공백, 구두점 또는 비 ASCII 문자와 같은 특수 문자가 포함될 수 있습니다. 이러한 경우 열 이름을 바꿀 때 이러한 문자를 적절하게 처리해야 합니다.

# 특수 문자를 포함한 열 이름 바꾸기
df = pd.DataFrame({'A B': [1, 2, 3], 'C,D': [4, 5, 6]})
df = df.rename(columns={'A B': 'feature_a', 'C,D': 'feature_c_d'})

공백이나 혼합 대소문자를 포함한 열 이름 바꾸기

컬럼 이름에는 공백이 포함되거나 대소문자가 혼합될 수 있으며, 이는 작업이 어렵게 만들 수 있습니다. 이러한 경우 문자열 조작 기술을 사용하여 이러한 상황을 처리할 수 있습니다.

# 공백이나 대소문자가 포함된 컬럼 이름 변경하기
df = pd.DataFrame({'Customer Name': [1, 2, 3], 'Order ID': [4, 5, 6]})
df = df.rename(columns={
    'Customer Name': 'customer_name',
    'Order ID': 'order_id'
})

패턴 또는 접두사/접미사를 기반으로 컬럼 이름 변경하기

일부 상황에서는 컬럼 이름의 패턴이나 공통 접두사/접미사를 기반으로 컬럼 이름을 변경해야 할 수 있습니다. 이는 정규 표현식 또는 다른 문자열 조작 기술을 사용하여 수행할 수 있습니다.

# 패턴이나 접두사/접미사를 기반으로 컬럼 이름 변경하기
df = pd.DataFrame({
    'sales_2021': [100, 200, 300],
    'sales_2022': [150, 250, 350],
    'cost_2021': [50, 70, 90],
    'cost_2022': [60, 80, 100]
})
 
# 접두사를 기반으로 컬럼 이름 변경하기
df = df.rename(columns=lambda x: x.replace('sales_', 'revenue_'))
 
# 접미사를 기반으로 컬럼 이름 변경하기
df = df.rename(columns=lambda x: x.replace('_2021', '_last_year'))

다음 섹션에서는 컬럼 이름 변경 프로세스를 자동화하고 데이터 파이프라인에 통합하는 방법을 살펴보겠습니다.

변수와 데이터 타입

숫자 데이터 타입

파이썬은 여러 숫자 데이터 타입을 지원합니다. 이 중에는 다음과 같은 것들이 있습니다:

  • 정수 (int): 42 또는 -17과 같은 정수 값.
  • 부동 소수점 수 (float): 3.14 또는 -2.5와 같은 소수 값.
  • 복소수 (complex): 2+3j와 같이 실수와 허수로 이루어진 수.

이러한 데이터 타입에 대해 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 등 다양한 산술 연산을 수행할 수 있습니다.

# 정수
x = 42
y = -17
print(x + y)  # 출력: 25
 
# 부동 소수점 수
a = 3.14
b = -2.5
print(a * b)  # 출력: -7.85
 
# 복소수
c = 2 + 3j
d = 4 - 1j
print(c * d)  # 출력: (8+11j)

문자열 데이터 타입

파이썬에서 문자열은 문자의 연속으로 이루어진 것으로, 작은 따옴표 ('), 큰 따옴표 ("), 또는 여러 줄의 문자열일 경우 세 개의 따옴표 (''' 또는 """)로 감싸집니다. 문자열은 연결, 인덱싱, 슬라이싱 등 다양한 연산을 지원합니다.

# 한 줄 문자열
message = '안녕하세요, 세상!'
name = "Alice"
 
# 여러 줄 문자열
poem = '''
장미는 빨갛고,
제비꽃은 파랗고,
설탕은 달콤하고,
당신도 그렇죠.
'''
 
print(message)         # 출력: 안녕하세요, 세상!
print(name[0])         # 출력: A
print(poem[:10])       # 출력: 장미는 빨갛고

부울 데이터 타입

파이썬의 부울 데이터 타입은 True 또는 False로 이루어진 논리 값입니다. 부울은 조건문과 논리 연산에 자주 사용됩니다.

is_student = True
is_adult = False
 
print(is_student)    # 출력: True
print(is_adult)      # 출력: False

None 데이터 타입

None 데이터 타입은 값을 가지지 않음을 나타냅니다. 종종 변수나 함수에 반환 값이 없음을 나타내는 데 사용됩니다.

result = None
print(result)  # 출력: None

타입 변환

파이썬은 int(), float(), str(), bool() 등의 내장 함수를 사용하여 서로 다른 데이터 타입 간에 변환할 수 있는 기능을 제공합니다.

# 정수로 변환
x = int(3.14)
print(x)  # 출력: 3
 
# 부동 소수점 수로 변환
y = float('4.2')
print(y)  # 출력: 4.2
 
# 문자열로 변환
z = str(42)
print(z)  # 출력: '42'
 
# 부울로 변환
is_positive = bool(10)
print(is_positive)  # 출력: True

연산자와 표현식

산술 연산자

파이썬은 다음과 같은 산술 연산자를 지원합니다:

  • 덧셈 (+), 뺄셈 (-), 곱셈 (*), 나눗셈 (/)
  • 정수 나눗셈 (//), 나머지 (%), 거듭제곱 (**)
a = 10
b = 4
 
print(a + b)     # 출력: 14
print(a - b)     # 출력: 6
print(a * b)     # 출력: 40
print(a / b)     # 출력: 2.5
print(a // b)    # 출력: 2
print(a % b)     # 출력: 2
print(a ** b)    # 출력: 10000

비교 연산자

파이썬은 다음과 같은 비교 연산자를 제공합니다:

  • 같음 (==), 같지 않음 (!=)
  • 크다 (>), 작다 (<)
  • 크거나 같다 (>=), 작거나 같다 (<=)
x = 7
y = 3
 
print(x == y)    # 출력: False
print(x != y)    # 출력: True
print(x > y)     # 출력: True
print(x < y)     # 출력: False
print(x >= y)    # 출력: True
print(x <= y)    # 출력: False

논리 연산자

파이썬은 다음과 같은 논리 연산자를 지원합니다:

  • AND (and), OR (or), NOT (not)
a = True
b = False
 
print(a and b)   # 출력: False
print(a or b)    # 출력: True
print(not a)     # 출력: False

비트 연산자

파이썬의 비트 연산자는 정수 값의 개별 비트에 대한 연산을 수행합니다.

  • AND (&), OR (|), XOR (^), NOT (~)
  • 왼쪽 시프트 (<<), 오른쪽 시프트 (>>)
x = 0b1010  # 이진수 10
y = 0b1100  # 이진수 12
 
print(x & y)     # 출력: 8 (이진수 1000)
print(x | y)     # 출력: 14 (이진수 1110)
print(x ^ y)     # 출력: 6 (이진수 110)
print(~x)        # 출력: -11 (이진수 -1011)
print(x << 1)    # 출력: 20 (이진수 10100)
print(y >> 1)    # 출력: 6 (이진수 110)

연산자 우선순위

식에서 여러 연산자가 사용될 때, 파이썬은 연산의 순서를 결정하기 위해 특정한 우선순위를 따릅니다.

우선순위의 순서는 다음과 같습니다:

  1. 소괄호 ()
  2. 거듭제곱 **
  3. 단항 연산자 (+, -, ~)
  4. 곱셈, 나눗셈, 정수 나눗셈, 나머지 (*, /, //, %)
  5. 덧셈, 뺄셈 (+, -)
  6. 비트 시프트 연산자 (<<, >>)
  7. 비트 AND &
  8. 비트 XOR ^
  9. 비트 OR |
  10. 비교 연산자 (<, >, <=, >=, ==, !=)
  11. 부울 NOT not
  12. 부울 AND and
  13. 부울 OR or

기본 우선순위를 재정의하기 위해 소괄호를 사용할 수 있습니다.

expression = 2 * 3 + 4 ** 2 - 1
print(expression)  # 출력: 21
 
expression_with_parentheses = 2 * (3 + 4) ** 2 - 1
print(expression_with_parentheses)  # 출력: 81

제어 흐름

조건문

Python은 조건부 실행을 위해 if-elif-else 문을 제공합니다.

age = 18
if age < 18:
    print("미성년자입니다.")
elif age < 21:
    print("성인입니다.")
else:
    print("법적 성인입니다.")

반복문

Python은 forwhile 두 가지 주요 반복 구조를 제공합니다.

# For 반복문
for i in range(5):
    print(i)  # 출력: 0 1 2 3 4
 
# While 반복문
count = 0
while count < 3:
    print(count)
    count += 1  # 출력: 0 1 2

Break와 Continue

break 문은 루프를 종료하는데 사용되며, continue 문은 현재 반복을 건너뛰고 다음 반복으로 넘어가는데 사용됩니다.

# Break 예제
for i in range(5):
    if i == 3:
        break
    print(i)  # 출력: 0 1 2
 
# Continue 예제
for j in range(5):
    if j == 2:
        continue
    print(j)  # 출력: 0 1 3 4

삼항 연산자

Python의 삼항 연산자 또는 조건 표현식은 if-else 문을 더 간결하게 작성할 수 있는 방법입니다.

age = 25
is_adult = "예" if age >= 18 else "아니오"
print(is_adult)  # 출력: 예

함수

Python에서 함수는 def 키워드를 사용하여 정의됩니다. 함수 이름 다음에는 매개변수 (있는 경우)와 함수 본문이 따라옵니다.

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

함수 매개변수

함수는 입력값으로 사용되는 매개변수를 받아들일 수 있습니다.

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

기본 매개변수

함수 매개변수에 기본값을 지정할 수 있으며, 인수가 제공되지 않은 경우 기본값이 사용됩니다.

def say_hello(name="World"):
    print(f"안녕하세요, {name}!")
 
say_hello()       # 출력: 안녕하세요, World!
say_hello("Alice")  # 출력: 안녕하세요, Alice!

가변 길이 매개변수

Python에서는 *args**kwargs 구문을 사용하여 변수 수의 매개변수를 허용하는 함수를 정의할 수 있습니다.

def print_numbers(*args):
    for arg in args:
        print(arg)
 
print_numbers(1, 2, 3)   # 출력: 1 2 3
print_numbers(4, 5, 6, 7, 8)  # 출력: 4 5 6 7 8

스코프와 네임스페이스

Python은 변수가 어디에서 액세스 될 수 있는지를 결정하는 잘 정의된 스코프와 네임스페이스 시스템을 갖고 있습니다.

x = 10  # 전역 변수
 
def my_function():
    x = 5  # 지역 변수
    print(f"함수 내부: {x}")
 
my_function()  # 출력: 함수 내부: 5
print(f"함수 외부: {x}")  # 출력: 함수 외부: 10

모듈과 패키지

모듈 가져오기

Python은 import 문을 사용하여 함수, 클래스 및 변수를 포함하는 파일인 모듈을 가져올 수 있습니다.

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

from 키워드를 사용하여 모듈에서 특정 아이템을 가져올 수도 있습니다.

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

모듈 만들기

자체 모듈을 작성하려면 .py 확장자를 가진 파일에 Python 코드를 저장하면 됩니다.

# my_module.py
def greet(name):
    print(f"안녕하세요, {name}!")

그런 다음 Python 스크립트에서 모듈을 가져와 사용할 수 있습니다.

import my_module
my_module.greet("Alice")  # 출력: 안녕하세요, Alice!

패키지

Python의 패키지는 모듈을 계층 구조로 구성하는 방법입니다. 패키지는 하나 이상의 Python 모듈을 포함하는 디렉토리입니다.

my_package/
    __init__.py
    math_utils.py
    string_utils.py

점 표기법을 사용하여 패키지에서 아이템을 가져올 수 있습니다.

import my_package.math_utils
result = my_package.math_utils.add_numbers(3, 4)
print(result)  # 출력: 7

결론

이 튜토리얼에서는 Python의 기본 개념을 소개했습니다. 이 개념에는 변수, 데이터 타입, 연산자, 표현식, 제어 흐름, 함수 및 모듈이 포함됩니다. 이러한 기본 요소를 이해하면보다 복잡하고 강력한 Python 프로그램을 작성할 수 있습니다. 꾸준한 연습을 통해 Python 라이브러리와 프레임워크의 방대한 생태계를 탐색하여 기술을 확장하고 더 도전적인 프로젝트에 도전하세요.