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Pandas에서 열 재정렬하기: 초보자를 위한 안내서

Pandas에서 열 재정렬하기: 초보자를 위한 안내서

MoeNagy Dev

열 순서 이해하기

데이터 분석에서 열 순서의 중요성

Pandas DataFrame의 열 순서는 데이터가 표시되고 분석되며 해석되는 방식에 중요한 영향을 줄 수 있습니다. 일관되고 의미 있는 열 순서를 유지하는 것은 다음과 같은 사항에서 중요합니다:

  • 데이터 구조의 가독성과 이해력 향상
  • 데이터 탐색 및 시각화 용이성
  • 다른 데이터 처리 도구 및 라이브러리와의 호환성 보장
  • 효율적이고 직관적인 데이터 조작 및 분석 가능

Pandas DataFrame의 기본 열 순서

새로운 Pandas DataFrame을 생성할 때, 기본 열 순서는 열이 지정된 순서 또는 데이터가 로드된 순서(예: CSV 파일 또는 데이터베이스에서)에 따라 결정됩니다. 이 기본 순서는 항상 분석 요구 사항과 일치하지 않을 수 있으며, 특정 요구 사항에 맞게 열을 재정렬해야 할 수도 있습니다.

리스트를 사용한 열 재정렬

열 이름의 리스트 지정하기

Pandas DataFrame에서 열을 재정렬하는 가장 간단한 방법 중 하나는 원하는 순서대로 열 이름의 리스트를 제공하는 것입니다. 이를 위해 df[column_list] 구문을 사용할 수 있습니다. 여기서 df는 DataFrame이고, column_list는 열 이름의 리스트입니다.

import pandas as pd
 
# 샘플 DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9],
    'D': [10, 11, 12]
})
 
# 리스트를 사용하여 열 재정렬
new_order = ['C', 'A', 'D', 'B']
df = df[new_order]

원래의 열 순서 유지하기

열을 재정렬해야 하지만 명시적으로 지정되지 않은 열들의 원래 순서를 유지하려면, reindex() 메서드와 axis=1 매개변수를 함께 사용할 수 있습니다.

# 원래의 순서를 유지하면서 열 재정렬
new_order = ['C', 'A', 'D']
df = df.reindex(columns=new_order + [col for col in df.columns if col not in new_order])

리스트에 없는 열 다루기

열을 재정렬하기 위해 제공된 열 이름의 리스트에 DataFrame에 없는 열이 있는 경우, Pandas는 이를 우아하게 처리하여, 리스트에 포함되어 있는 열만을 재정렬합니다.

# 리스트에 없는 열을 포함한 열 재정렬
new_order = ['C', 'A', 'D', 'E']
df = df[new_order]

이 경우, 'E' 열은 DataFrame에 존재하지 않으므로 무시되며, 지정된 대로 나머지 열들만 재정렬됩니다.

인덱스를 사용한 열 재정렬

열 인덱스 접근하기

열 이름 외에도, 열 인덱스 위치를 지정하여 Pandas DataFrame의 열을 재정렬할 수 있습니다. df.columns.tolist() 또는 df.columns.to_numpy() 메서드를 사용하여 열 인덱스에 접근할 수 있습니다.

# 열 인덱스에 접근하기
column_indices = df.columns.tolist()

인덱스 위치를 사용한 열 재정렬

열 인덱스를 얻은 후, 원하는 인덱스 위치의 새로운 리스트를 생성하고 이를 사용하여 DataFrame을 재색인함으로써 열을 재정렬할 수 있습니다.

# 인덱스 위치를 사용하여 열 재정렬
new_order = [2, 0, 3, 1]
df = df.iloc[:, new_order]

열 순서 반전하기

DataFrame의 열 순서를 반전하려면 [::-1] 슬라이싱 구문을 사용할 수 있습니다.

# 열 순서 반전
df = df[df.columns[::-1]]

조건부 열 재정렬

데이터 유형에 따라 열 재정렬하기

데이터프레임의 열을 데이터 유형에 따라 재정렬할 수 있습니다. 이는 관련 열을 함께 그룹화하거나 특정 데이터 유형을 DataFrame의 시작 또는 끝에 배치하고자 할 때 유용할 수 있습니다.

# 데이터 유형에 따라 열 재정렬
dtypes = df.dtypes
numeric_cols = dtypes[dtypes == 'int64'].index.tolist()
categorical_cols = dtypes[dtypes == 'object'].index.tolist()
df = df[numeric_cols + categorical_cols]

이 예제에서는 숫자 열을 범주형 열 앞에 배치하여 열 순서를 재정렬합니다.

데이터 유형별로 열 그룹화하기

열을 데이터 유형별로 그룹화하고 그룹의 순서를 특정한 순서로 재정렬할 수도 있습니다.

# 데이터 유형별로 열 그룹화하고 순서 재정렬
grouped_cols = df.dtypes.groupby(df.dtypes).groups
new_order = ['int64', 'float64', 'object']
df = df[sum([grouped_cols[t] for t in new_order], [])]

이 방법을 사용하면 열 그룹의 순서를 제어할 수 있으며, 특정 유형의 분석 또는 시각화에 유용할 수 있습니다.

특정 열을 시작 또는 끝에 배치하기

DataFrame의 시작 또는 끝에 항상 특정 열을 배치하려는 경우, 앞서 언급한 기법을 조합하여 사용할 수 있습니다.

# 특정 열을 시작 또는 끝에 배치하기
important_cols = ['A', 'D']
other_cols = [col for col in df.columns if col not in important_cols]
df = df[important_cols + other_cols]

이 예제에서는 'A'와 'D' 열을 DataFrame의 시작에 배치한 후, 나머지 열들을 이어서 배치합니다.

고급 열 재정렬 기술

재정렬 방법 병합하기

앞서 논의한 다양한 재정렬 기술을 결합하여 더 복잡한 열 재정렬 시나리오를 구현할 수 있습니다.

# 재정렬 방법 병합하기
numeric_cols = df.select_dtypes(include='int64').columns.tolist()
categorical_cols = df.select_dtypes(include='object').columns.tolist()
important_cols = ['A', 'D']
new_order = important_cols + numeric_cols + categorical_cols
df = df[new_order]

이 예제에서는 먼저 숫자와 범주형 열을 식별한 다음 'A'와 'D' 열을 맨 앞에 배치하고 숫자와 범주형 열을 이어서 배치합니다.

열 속성을 기반으로 재정렬하기

열의 고유 값 수, 결측 값 비율 또는 열 간 상관 관계와 같은 열의 다양한 속성을 기반으로 열을 재정렬할 수도 있습니다.

# 고유 값 수를 기반으로 열 재정렬하기
unique_counts = df.nunique()
new_order = unique_counts.sort_values().index.tolist()
df = df[new_order]

이 예제에서는 각 열의 고유 값 수를 기반으로 열이 재정렬되며, 고유 값 수가 가장 적은 열이 가장 먼저 배치됩니다.

DataFrame의 하위 집합에 재정렬 적용하기

특정 기준을 충족하는 행 또는 열과 같은 DataFrame의 하위 집합에 재정렬 기법을 적용할 수도 있습니다.

# DataFrame의 하위 집합에 열 재정렬하기
subset = df[df['A'] > 2]
subset = subset[['C', 'A', 'B']]

이 예제에서는 조건 'df['A'] > 2'를 기반으로 DataFrame의 하위 집합이 생성되고, 그 하위 집합의 열이 재정렬됩니다.

성능 최적화하기

대용량 DataFrame 고려 사항

대용량 Pandas DataFrame을 처리할 때 열 재정렬의 성능 영향을 고려하는 것이 중요합니다. 재정렬 작업은 매우 넓거나 깊은 DataFrame과 함께 작업할 때 특히 연산 부하가 커질 수 있습니다.

효율적인 재정렬 전략

성능을 최적화하기 위해 다음 전략을 고려할 수 있습니다:

  1. in-place 재정렬 사용: 새로운 DataFrame을 생성하는 대신, df.reindex(columns=new_order, inplace=True) 메서드를 사용하여 in-place로 열을 재정렬합니다.
  2. 불필요한 계산 피하기: 열의 하위 집합을 재정렬할 필요만 있다면 DataFrame 전체가 아니라 해당 하위 집합에 집중하여 재정렬합니다.
  3. Pandas 내장 메서드 활용: 가능하면 df.reindex() 또는 df.iloc[]과 같은 Pandas 내장 메서드를 사용하여 수동으로 새로운 DataFrame을 생성하는 대신에 사용합니다.

불필요한 계산 최소화하기

열을 재정렬할 때 불필요한 계산과 메모리 사용을 최소화하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 열의 하위 집합을 재정렬해야 할 경우, 전체 DataFrame을 위해 새로운 DataFrame을 생성하는 대신, 관련된 하위 집합을 재정렬하는 데 집중할 수 있습니다.

# 열의 하위 집합 재정렬하기
subset_cols = ['A', 'C', 'D']
df[subset_cols] = df[subset_cols].reindex(columns=new_order)

이 접근 방식은 전체 DataFrame을 위한 새로운 DataFrame을 생성하는 것보다 효율적일 수 있습니다.

재정렬한 DataFrame 저장하기

재정렬한 DataFrame을 파일로 내보내기

Pandas DataFrame에서 열을 재정렬한 후, 재정렬된 DataFrame을 CSV나 Excel 파일과 같은 파일로 내보내기 위해 저장할 수 있습니다. 이는 나중에 사용하거나 공유하기 위해 재정렬된 DataFrame을 저장할 때 유용합니다.

# 재정렬한 DataFrame을 CSV 파일로 내보내기
df.to_csv('reordered_data.csv', index=False)

나중 사용을 위한 재정렬 상태 유지

미래에 재정렬된 DataFrame과 작업해야 하는 경우, DataFrame의 재정렬된 상태를 저장하여 열의 순서 또는 전체 DataFrame을 저장할 수 있습니다.

# 나중 사용을 위한 열 순서 저장하기
column_order = df.columns.tolist()

그런 다음, DataFrame을 다시 재정렬해야 하는 경우 저장한 열 순서를 사용할 수 있습니다.

# 저장한 열 순서를 사용하여 DataFrame 재정렬하기
df = df[column_order]

이 접근 방식은 복잡한 재정렬 시나리오에서나 재생산성이나 협업 목적을 위해 DataFrame의 재정렬된 상태를 유지해야 하는 경우에 유용할 수 있습니다.

실제 예제 및 사용 사례

시각화를 위해 열 재정렬하기

열을 재정렬하면 막대 차트, 산점도 또는 히트맵과 같은 데이터 시각화의 가독성과 명확성을 크게 개선할 수 있습니다.

# 시각화를 위해 열 재정렬하기
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 열 재정렬하기
new_order = ['A', 'C', 'B', 'D']
df = df[new_order]
 
# 막대 차트 생성하기
df.plot(kind='bar')
plt.show()

이 예제에서는 열을 재정렬하여 막대 차트에서 데이터를 더 직관적이고 시각적으로 매력적인 방식으로 표시합니다.

DataFrame 병합이나 결합을 위해 열 정렬하기

여러 개의 DataFrame을 처리할 때, 병합이나 결합 작업을 수행하기 전에 열 순서를 정렬하여 열 순서가 일치하도록 해야 합니다. 열을 재정렬하면 오류를 방지하고 데이터를 올바르게 조합할 수 있습니다.

# DataFrame을 병합하기 전에 열 순서 일치시키기
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'B': [7, 8, 9], 'C': [10, 11, 12]})
 
# 열 순서 일치시키기
df2 = df2[['B', 'C']]
 
# DataFrame 병합하기
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='B', how='inner')

이 예제에서는 df2의 열을 df1의 열 순서와 일치시킨 후 병합 작업을 수행합니다.

특정 분석을 위한 열 순서 최적화하기

실행 중인 분석의 유형에 따라 최적의 열 순서가 다를 수 있습니다. 열을 재정렬하면 분석을 보다 간결하게 하고 데이터 처리 과정의 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

# 특정 분석을 위한 열 순서 최적화하기
df = df[['A', 'C', 'B', 'D']]
 
# 재정렬된 DataFrame에서 분석 수행하기
# ...

이 예제에서는 분석에 더 적합한 열 순서로 재정렬됩니다. 이를 통해 데이터 처리 작업의 가독성, 해석 가능성 및 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

문제 해결 및 흔한 함정

재정렬 중 발생하는 오류 처리

열을 재정렬하는 과정에서 KeyError와 같은 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 지정한 열 이름이 DataFrame에 없을 때 혹은 인덱스 위치가 범위를 벗어났을 때 발생할 수 있습니다.

아래에는 DataFrame에서 열 재정렬 중 오류를 처리하는 완성된 코드가 있습니다.

import pandas as pd
 
# 샘플 DataFrame 생성하기
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 열 재정렬 중 발생하는 에러 처리하기
try:
    # 열 이름으로 열 재정렬
    df = df[['A', 'B', 'C', 'D', 'E']] # 'E' 열은 존재하지 않아 KeyError가 발생합니다.
except KeyError as e:
    print(f"에러: DataFrame에서 '{e.args[0]}' 열을 찾을 수 없습니다.") [1]
 
try:
    # 열 인덱스로 열 재정렬
    df = df[[0, 1, 2, 3, 4]] # 인덱스 4는 범위를 벗어나 IndexError가 발생합니다.
except IndexError:
    print("에러: 하나 이상의 열 인덱스가 범위를 벗어났습니다.") [2]
 
print(df)

이 예제에서는 'A', 'B', 'C', 'D' 열로 이루어진 샘플 DataFrame df를 먼저 생성합니다.

그런 다음, 두 개의 try-except 블록을 사용하여 열 재정렬 중 발생할 수 있는 에러를 처리합니다:

  1. 첫 번째 try 블록에서는 열 이름을 사용하여 열 재정렬을 시도합니다. 그러나 'E'라는 존재하지 않는 열을 포함하여 KeyError가 발생합니다. except 블록에서는 KeyError를 처리하고 어떤 열을 찾을 수 없었는지를 알리는 에러 메세지를 출력합니다. 해당 검색 결과[1]를 인용합니다.

  2. 두 번째 try 블록에서는 열 인덱스를 사용하여 열 재정렬을 시도합니다. 그러나 범위를 벗어나는 인덱스(4)를 포함하여 IndexError가 발생합니다. except 블록에서는 IndexError를 처리하고 하나 이상의 열 인덱스가 범위를 벗어났음을 알리는 에러 메세지를 출력합니다. 해당 검색 결과[2]를 인용합니다.

마지막으로, 도입된 에러로 인해 열 재정렬 작업이 실패하였기 때문에 원래의 DataFrame df를 출력합니다.

이러한 에러를 gracefully 처리함으로써 사용자에게 정보가 담긴 에러 메세지를 제공하고 프로그램이 예기치 않게 종료되는 것을 방지할 수 있습니다.

클래스와 객체

파이썬에서 클래스는 객체를 생성하기 위한 기본적인 구성 요소입니다. 객체는 클래스의 인스턴스로, 데이터(속성)와 동작(메서드)을 캡슐화합니다. 클래스와 객체의 세계로 들어가 봅시다.

클래스 정의하기

파이썬에서 클래스를 정의하기 위해 class 키워드를 사용한 다음 클래스 이름을 작성합니다. 다음은 간단한 Dog 클래스의 예시입니다:

class Dog:
    def __init__(self, name, breed):
        self.name = name
        self.breed = breed
 
    def bark(self):
        print(f"{self.name}가 짖습니다: 왈왈!")

이 예시에서 Dog 클래스는 두 개의 속성(namebreed)과 한 개의 메서드(bark())를 갖습니다. __init__() 메서드는 객체가 생성될 때 속성을 초기화하는 데 사용되는 특수한 메서드입니다.

객체 생성하기

클래스로부터 객체를 생성하기 위해 클래스 이름을 함수처럼 사용하고 결과를 변수에 할당합니다. 다음은 예시입니다:

my_dog = Dog("Buddy", "Labrador")
print(my_dog.name)  # 출력: Buddy
print(my_dog.breed)  # 출력: Labrador
my_dog.bark()  # 출력: Buddy가 짖습니다: 왈왈!

이 예시에서는 이름이 "Buddy"이고 품종이 "Labrador"인 Dog 객체인 my_dog를 생성합니다. 그런 다음 객체의 속성에 접근하고 bark() 메서드를 호출합니다.

클래스 속성과 인스턴스 속성

인스턴스 속성(예: Dog 클래스의 namebreed) 외에도 클래스는 클래스 속성을 가질 수 있습니다. 클래스 속성은 클래스의 모든 인스턴스들 사이에서 공유되는 속성이며, 인스턴스 속성은 개별 객체에만 존재하는 속성입니다.

다음은 클래스 속성과 인스턴스 속성이 함께 존재하는 클래스의 예시입니다:

class Dog:
    species = "Canis familiaris"  # 클래스 속성
 
    def __init__(self, name, breed):
        self.name = name  # 인스턴스 속성
        self.breed = breed  # 인스턴스 속성
 
my_dog = Dog("Buddy", "Labrador")
print(my_dog.species)  # 출력: Canis familiaris
print(my_dog.name)  # 출력: Buddy
print(my_dog.breed)  # 출력: Labrador

이 예시에서 species는 클래스 속성이고, namebreed는 인스턴스 속성입니다.

메서드

메서드는 클래스 내에서 정의되는 객체의 데이터를 조작하는 함수입니다. 인스턴스 메서드, 클래스 메서드, 스태틱 메서드의 세 가지 유형이 있습니다.

인스턴스 메서드: 인스턴스 메서드는 객체의 인스턴스 속성에 접근하여 그들을 수정할 수 있습니다. 인스턴스 메서드의 첫 번째 매개변수는 항상 self로, 현재 클래스의 인스턴스를 참조합니다.

class Dog:
    def __init__(self, name, breed):
        self.name = name
        self.breed = breed
 
    def bark(self):
        print(f"{self.name}가 짖습니다: 왈왈!")
 
my_dog = Dog("Buddy", "Labrador")
my_dog.bark()  # 출력: Buddy가 짖습니다: 왈왈!

클래스 메서드: 클래스 메서드는 클래스 자체와 그 클래스의 클래스 속성에 접근할 수 있습니다. 클래스 메서드의 첫 번째 매개변수는 항상 cls로, 클래스를 참조합니다.

class Dog:
    species = "Canis familiaris"
 
    @classmethod
    def get_species(cls):
        return cls.species
 
print(Dog.get_species())  # 출력: Canis familiaris

스태틱 메서드: 스태틱 메서드는 클래스 내에 정의된 일반적인 함수로, 객체의 인스턴스 속성이나 클래스 자체에 접근할 수 없습니다. 이들은 주로 유틸리티 함수로 사용됩니다.

class Math:
    @staticmethod
    def add(a, b):
        return a + b
 
result = Math.add(2, 3)
print(result)  # 출력: 5

상속

상속은 기존 클래스를 기반으로 새로운 클래스를 생성하는 객체지향 프로그래밍의 핵심 개념입니다. 새로운 클래스는 "파생" 또는 "자식" 클래스라고 하며, 기존 클래스는 "기본" 또는 "부모" 클래스라고 합니다.

다음은 Dog 클래스를 상속한 GoldenRetriever 클래스의 예시입니다:

class Dog:
    def __init__(self, name, breed):
        self.name = name
        self.breed = breed
 
    def bark(self):
        print(f"{self.name}가 짖습니다: 왈왈!")
 
class GoldenRetriever(Dog):
    def __init__(self, name):
        super().__init__(name, "Golden Retriever")
 
    def fetch(self):
        print(f"{self.name}가 공을 가져옵니다!")
 

my_golden = GoldenRetriever("Buddy") my_golden.bark() # 출력: Buddy가 말했습니다: 멍멍! my_golden.fetch() # 출력: Buddy가 공을 가져옵니다!


이 예제에서는 `GoldenRetriever` 클래스가 `Dog` 클래스를 상속합니다. `GoldenRetriever` 클래스는 `Dog` 클래스의 모든 속성과 메서드에 접근할 수 있으며 `fetch()` 메서드와 같이 자체 속성과 메서드를 정의할 수도 있습니다.

### 다형성

다형성은 서로 다른 클래스의 객체를 공통 슈퍼클래스의 객체로 처리하는 능력입니다. 이를 통해 더 일반적이고 재사용 가능한 코드를 작성할 수 있습니다.

`Dog`와 `GoldenRetriever` 클래스를 사용한 다형성의 예시입니다.

```python
class Dog:
    def __init__(self, name, breed):
        self.name = name
        self.breed = breed

    def make_sound(self):
        print(f"{self.name}가 말했습니다: 멍멍!")

class GoldenRetriever(Dog):
    def make_sound(self):
        print(f"{self.name}가 말했습니다: 왈왈!")

def call_animal(animal):
    animal.make_sound()

my_dog = Dog("Buddy", "Labrador")
my_golden = GoldenRetriever("Buddy")

call_animal(my_dog)  # 출력: Buddy가 말했습니다: 멍멍!
call_animal(my_golden)  # 출력: Buddy가 말했습니다: 왈왈!

이 예제에서 call_animal() 함수는 DogGoldenRetriever 객체를 모두 받아들일 수 있으며, 각 객체에 대해 적절한 make_sound() 메서드를 호출합니다. 비록 이들 메서드는 구현이 다르지만요.

예외 처리

예외는 프로그램 실행 중에 발생하여 프로그램의 정상적인 흐름을 방해하는 이벤트입니다. 파이썬에는 이러한 예외를 처리하고 관리할 수 있는 내장 예외 처리 매커니즘이 있습니다.

ZeroDivisionError 예외를 처리하는 예시입니다.

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("오류: 0으로 나누기")
else:
    print(f"결과: {result}")
finally:
    print("연산이 완료되었습니다.")

이 예제에서 try 블록에서 10을 0으로 나누려고 시도했으며, 이는 ZeroDivisionError를 발생시킵니다. except 블록은 예외를 잡아내고 오류 메시지를 출력합니다. else 블록은 예외가 발생하지 않은 경우에 실행되며, finally 블록은 예외가 발생하든 말든 항상 실행됩니다.

또한, Exception 클래스나 그 하위 클래스 중 하나를 상속받아 자신만의 사용자 정의 예외를 정의할 수도 있습니다.

모듈과 패키지

파이썬에서 모듈은 코드가 포함된 단일 파이썬 파일이며, 패키지는 관련 모듈의 모음입니다. 모듈과 패키지를 사용하면 코드를 구조화하고 재사용성을 높일 수 있습니다.

간단한 모듈을 생성하고 다른 스크립트에서 사용하는 예시입니다.

# math_utils.py
def add(a, b):
    return a + b
 
def subtract(a, b):
    return a - b
# main.py
from math_utils import add, subtract
 
result_add = add(2, 3)
result_subtract = subtract(5, 3)
 
print(f"덧셈 결과: {result_add}")
print(f"뺄셈 결과: {result_subtract}")

이 예제에서는 math_utils.py라는 모듈을 생성하고, add()subtract()라는 두 함수를 정의했습니다. main.py 스크립트에서 math_utils 모듈의 함수를 가져와 사용합니다.

패키지는 관련 모듈이 포함된 디렉토리에 __init__.py 파일을 추가함으로써 생성됩니다. 이를 통해 코드를 계층 구조로 구성하고 패키지에서 모듈을 가져올 수 있습니다.

마무리

이 튜토리얼에서는 파이썬에서 객체 지향 프로그래밍의 기본 개념인 클래스, 객체, 상속, 다형성 및 예외에 대해 배웠습니다. 또한 코드를 구조화하고 재사용하기 위해 모듈과 패키지를 탐색했습니다.

이러한 개념은 복잡하고 유지 관리 가능한 파이썬 애플리케이션을 구축하기 위해 필수적입니다. 이 주제를 마스터함으로써 능숙한 파이썬 프로그래머로 가는 길에 한 발짝 더 나아갈 수 있을 것입니다.

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