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판다스 열 이름 쉽게 변경하기: 빠른 안내서

판다스 열 이름 쉽게 변경하기: 빠른 안내서

MoeNagy Dev

판다스 열 이름 변경: 포괄적인 안내서

판다스에서 열 이름 변경의 중요성

데이터를 다룰 때 판다스에서 열 이름 변경은 필수적인 작업입니다. 이를 통해 데이터의 가독성과 이해도를 크게 향상시킬 수 있으며, 프로젝트 요구 사항에 맞는 열 이름으로 정렬하고 데이터를 분석 및 시각화할 수 있도록 준비할 수 있습니다.

기본적인 열 이름 변경 기법

단일 열 이름 변경하기

판다스에서 단일 열의 이름을 변경하기 위해 df.rename() 메소드를 사용할 수 있습니다:

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

여러 열 이름 변경하기

한 번에 여러 열 이름을 변경하기 위해 df.rename() 메소드의 columns 매개변수에 사전을 전달할 수 있습니다:

# 여러 열 이름 변경
df = df.rename(columns={'A': 'new_column_name_1', 'B': 'new_column_name_2'})

사전을 이용한 열 이름 변경

보다 간결하게 열 이름을 변경하기 위해 사전을 사용할 수도 있습니다:

# 사전을 이용한 열 이름 변경
rename_dict = {'A': 'new_column_name_1', 'B': 'new_column_name_2'}
df = df.rename(columns=rename_dict)

함수를 이용한 열 이름 변경

보다 복잡한 열 이름 변경 규칙을 적용해야 할 경우, df.rename() 메소드와 함께 함수를 사용할 수 있습니다:

# 함수를 이용한 열 이름 변경
def rename_columns(column_name):
    if column_name == 'A':
        return 'new_column_name_1'
    elif column_name == 'B':
        return 'new_column_name_2'
    else:
        return column_name
 
df = df.rename(columns=rename_columns)

고급적인 열 이름 변경 기법

정규 표현식을 이용한 열 이름 변경

패턴에 따라 한 번에 여러 열 이름을 변경하기 위해 정규 표현식(regex)을 사용할 수 있습니다:

import re
 
# 정규 표현식을 이용한 열 이름 변경
df = df.rename(columns=lambda x: re.sub(r'^col_', 'new_', x))

이 예제는 'col_'로 시작하는 열을 'new_'로 시작하도록 이름을 변경합니다.

기존 이름을 기반으로 열 이름 변경하기

기존의 열 이름을 사용하여 새로운 이름을 생성할 수도 있습니다:

# 기존 이름을 기반으로 열 이름 변경
df = df.rename(columns=lambda x: 'new_' + x)

이렇게 하면 모든 열 이름에 접두사 'new_'가 추가됩니다.

대소문자 변경을 통한 열 이름 변경

열 이름의 대소문자를 변경하기 위해 lower(), upper(), title()과 같은 문자열 메소드를 사용할 수 있습니다:

# 대소문자 변경을 통한 열 이름 변경
df = df.rename(columns=str.lower)
df = df.rename(columns=str.upper)
df = df.rename(columns=str.title)

.rename() 메소드를 이용한 열 이름 변경

df.rename() 메소드를 사용하여 열 이름을 직접 변경할 수도 있습니다:

# `.rename()` 메소드를 이용한 열 이름 변경
df.rename(columns={'A': 'new_column_name_1', 'B': 'new_column_name_2'}, inplace=True)

중복된 열 이름 처리

중복된 열 이름 확인하기

열 이름을 변경하기 전에 데이터프레임에서 중복된 열 이름이 있는지 확인하는 것이 중요합니다:

# 중복된 열 이름 확인
duplicate_columns = df.columns[df.columns.duplicated()]
print(duplicate_columns)

중복된 열 이름 해결하기

중복된 열 이름이 발견되면 열 이름을 변경하여 해결할 수 있습니다:

# 중복된 열 이름 해결
df = df.rename(columns={'duplicate_column_name': 'unique_column_name'})

중복 방지를 위한 열 이름 변경

중복 열 이름을 방지하기 위해 예방적으로 열 이름을 변경할 수도 있습니다:

# 중복 방지를 위한 열 이름 변경
df = df.rename(columns={'column_name': 'column_name_1'})

특정 시나리오에서의 열 이름 변경

공백이나 특수 문자가 포함된 열 이름 변경

공백이나 특수 문자가 포함된 열 이름은 작업이 어려울 수 있습니다. 이러한 경우 df.rename() 메소드를 사용할 수 있습니다:

# 공백이나 특수 문자가 포함된 열 이름 변경
df = df.rename(columns={'column name': 'column_name', 'column#1': 'column_1'})

혼합 케이스 또는 모두 대문자인 열 이름 변경

혼합된 케이스나 모두 대문자인 열 이름도 df.rename() 메소드를 사용하여 변경할 수 있습니다:

# 혼합 케이스 또는 모두 대문자인 열 이름 변경
df = df.rename(columns={'MixedCaseColumn': 'mixed_case_column', 'UPPERCASECOLUMN': 'uppercase_column'})

숫자 접두사나 접미사가 포함된 열 이름 변경

숫자 접두사나 접미사가 포함된 열 이름은 함수나 사전을 사용하여 변경할 수 있습니다:

# 숫자 접두사나 접미사가 포함된 열 이름 변경
df = df.rename(columns={'column1': 'new_column_1', 'column2': 'new_column_2'})

판다스 다른 작업과의 조합된 열 이름 변경

데이터 가져오기 중에 열 이름 변경하기

DataFrame 생성자나 read_csv() 함수를 사용하여 데이터 가져오는 과정에서 열 이름을 변경할 수 있습니다:

# 데이터 가져오기 중에 열 이름 변경
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, columns=['new_column_1', 'new_column_2'])
df = pd.read_csv('data.csv', names=['new_column_1', 'new_column_2'])

데이터 변환 후에 열 이름 변경하기

데이터 변환(병합 또는 그룹화 등)이 수행된 후에도 열 이름을 변경할 수 있습니다:

# 데이터 변환 후에 열 이름 변경하기
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column')
merged_df = merged_df.rename(columns={'common_column': 'renamed_common_column'})

데이터 시각화 전에 열 이름 변경하기

데이터 시각화에 앞서 열 이름을 변경하는 것도 유용할 수 있습니다. 이를 통해 열 이름이 명확하고 의미있게 나타납니다.

# 데이터 시각화 전에 열 이름 변경
df = df.rename(columns={'column_a': 'Sales', 'column_b': 'Profit'})

함수

함수는 특정 작업을 수행하는 재사용 가능한 코드 블록입니다. 이를 통해 로직을 캡슐화하고 코드를 모듈화하고 유지 관리하기 쉽게 만들 수 있습니다.

함수 정의하기

Python에서 함수를 정의하려면 def 키워드를 사용하고 함수 이름, 괄호 세트 및 콜론을 따릅니다. 함수 내부에는 유효한 Python 코드를 포함할 수 있습니다.

def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")

이 예제에서는 greet라는 함수를 정의하고 단일 매개변수 name을 사용합니다. 이 함수를 호출하면 인사 메시지가 출력됩니다.

함수 매개변수

함수는 매개변수를 0개 이상 받을 수 있습니다. 매개변수는 함수가 호출될 때 함수에 전달되는 변수입니다. 이를 통해 함수는 입력을 받아들이고 해당 입력에 기반한 다른 작업을 수행할 수 있게 됩니다.

def add_numbers(a, b):
    result = a + b
    print(f"{a}{b}의 합은 {result}입니다.")
 
add_numbers(5, 3)  # 출력: 5와 3의 합은 8입니다.
add_numbers(10, 20)  # 출력: 10과 20의 합은 30입니다.

이 예제에서는 add_numbers 함수가 두 개의 매개변수 ab를 받고, 이들에 대해 덧셈 연산을 수행합니다.

반환문

함수는 return 문을 사용하여 값을 반환할 수도 있습니다. 이를 통해 함수의 결과를 코드의 다른 부분에서 사용할 수 있습니다.

def square(x):
    return x ** 2
 
result = square(4)
print(result)  # 출력: 16

이 예제에서는 square 함수가 단일 매개변수 x를 받고, 해당 숫자의 제곱을 반환합니다. 그런 다음 결과를 result 변수에 저장하고 출력합니다.

기본 매개변수

함수 매개변수에 기본값을 정의할 수도 있습니다. 이 기본값은 함수 호출 시 값이 제공되지 않은 경우 사용됩니다.

def greet(name, message="Hello"):
    print(f"{message}, {name}!")
 
greet("Alice")  # 출력: Hello, Alice!
greet("Bob", "Hi")  # 출력: Hi, Bob!

이 예제에서 greet 함수에는 namemessage라는 두 개의 매개변수가 있습니다. message 매개변수의 기본값은 "Hello"로 지정되어 있으므로 값이 제공되지 않으면 기본값이 사용됩니다.

가변 길이 인자

때로는 함수가 몇 개의 인자를 받아들여야 하는지를 사전에 알 수 없을 수도 있습니다. Python에서는 *args 구문을 사용하여 임의의 개수의 인자를 받을 수 있는 함수를 정의할 수 있습니다.

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

이 예제에서 sum_numbers 함수는 임의의 개수의 인자를 받을 수 있으며, 이들은 args라는 튜플에 수집됩니다. 함수는 args 튜플을 이터레이션하고 모든 숫자의 합계를 계산합니다.

키워드 인자

위치 인자 외에도 Python은 key=value 구문을 사용하여 키워드 인자를 지원합니다. 이를 통해 함수를 호출할 때 인수의 이름을 지정할 수 있습니다.

def person_info(name, age, city):
    print(f"Name: {name}")
    print(f"Age: {age}")
    print(f"City: {city}")
 
person_info(name="Alice", age=30, city="New York")
person_info(city="London", age=25, name="Bob")

이 예제에서 person_info 함수는 name, age, city라는 세 개의 매개변수를 가지고 있습니다. 함수를 호출할 때 인수를 이름으로 지정하고, 인수의 순서는 중요하지 않습니다.

스코프

변수의 스코프는 코드에서 해당 변수에 접근하고 수정할 수 있는 위치를 결정합니다. Python은 다음과 같은 스코프 수준을 가지고 있습니다:

  • 로컬 스코프: 함수나 코드 블록 내에서 정의된 변수입니다.
  • 전역 스코프: 어떤 함수나 코드 블록 밖에서 정의된 변수입니다.
  • 내장 스코프: Python 언어의 일부인 변수와 함수입니다.
x = 10  # 전역 스코프
 
def my_function():
    y = 5  # 로컬 스코프
    print(f"함수 내부에서 x = {x}")
    print(f"함수 내부에서 y = {y}")
 
my_function()
print(f"함수 외부에서 x = {x}")
# print(f"함수 외부에서 y = {y}")  # NameError가 발생합니다.

이 예제에서 x는 전역 변수이고 ymy_function 내에서의 로컬 변수입니다. x는 함수 내부 및 외부에서 모두 접근할 수 있지만 y는 함수 내부에서만 접근할 수 있습니다.

모듈

모듈은 정의와 문장을 포함하는 Python 파일입니다. 모듈을 사용하면 코드를 재사용 가능한 구성 요소로 구성하고 응용 프로그램의 다른 부분 간에 기능을 공유할 수 있습니다.

모듈을 사용하려면 Python 스크립트의 시작 부분에서 import 하면 됩니다.

import math
 
result = math.sqrt(25)
print(result)  # 출력: 5.0

이 예제에서는 기본 제공 math 모듈을 가져옵니다. 이 모듈은 다양한 수학 함수와 상수를 제공합니다. 그런 다음 math 모듈에서 sqrt 함수를 사용하여 25의 제곱근을 계산합니다.

from 키워드를 사용하여 모듈에서 특정 함수나 변수를 가져올 수도 있습니다.

from math import pi, sqrt
 
print(pi)  # 출력: 3.141592653589793
result = sqrt(16)
print(result)  # 출력: 4.0

이 접근 방식을 사용하면 모듈 이름으로 접두사를 붙이지 않고 가져온 함수나 변수에 직접 액세스할 수 있습니다.

패키지

패키지는 계층적인 디렉토리에 모듈을 구성하는 모음입니다. 이를 통해 코드를 구조화하고 이름 공간 충돌을 관리할 수 있습니다.

패키지를 만들려면 __init__.py 파일이 있는 디렉토리를 만들어야 합니다. 이 파일은 비어 있어도 되지만 Python이 디렉토리를 패키지로 처리하도록 필요합니다.

my_package/
    __init__.py
    module1.py
    module2.py

그런 다음 점 표기법을 사용하여 패키지에서 모듈을 가져올 수 있습니다.

import my_package.module1
result = my_package.module1.my_function()
 
from my_package import module2
result = module2.another_function()

패키지는 코드를 논리적 단위로 구성하고 응용프로그램을 관리하고 배포하기 쉽게 만듭니다.

## 결론

이 튜토리얼에서는 함수, 매개변수, 반환문, 기본 매개변수, 가변 인자, 키워드 인자, 스코프, 모듈, 패키지와 같은 다양한 Python 개념을 다뤘습니다. 이러한 기능은 복잡하고 유지보수 가능한 Python 응용프로그램을 구축하는 데 필수적입니다.

이러한 개념을 이해하고 응용하여 더 효율적이고 모듈식이며 재사용 가능한 코드를 작성할 수 있습니다. 이러한 개념을 복습하고 실험하여 이해를 확고히 하고 보다 숙련된 Python 프로그래머가 되기 위해 연습하십시오.

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