판다스: 연산자 체이닝으로 데이터프레임의 행 필터링하기

pandas에서 대부분의 작업은 연산자 체인 ( groupby , aggregate , apply 등)으로 수행할 수 있지만, 행을 필터링하는 유일한 방법은 일반적인 괄호 색인화를 통해 찾았습니다.

df_filtered = df[df['column'] == value]

이것은 불만족스러운데, 그 값을 필터링하려면 변수에 df을 할당해야 합니다. 다음과 같은 방법이 더 있나요?

df_filtered = df.mask(lambda x: x['column'] == value)

답변 1

저는 정확히 무엇을 원하는 지 확신하지 못합니다. 그리고 마지막 코드 라인도 도움이 되지 않습니다. 하지만 어쨌든:

체인 필터링은 부울 인덱스의 기준을 체인하여 수행됩니다.

In [96]: df

Out[96]:

A B C D

a 1 4 9 1

b 4 5 0 2

c 5 5 1 0

d 1 3 9 6

In [99]: df[(df.A == 1) & (df.D == 6)]

Out[99]:

A B C D

d 1 3 9 6

메소드를 체인하고 싶다면, 자신 만의 mask 메소드를 추가하고 해당 메소드를 사용할 수 있습니다.

In [90]: def mask(df, key, value):

....: return df[df[key] == value]

....:

In [92]: pandas.DataFrame.mask = mask

In [93]: df = pandas.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (4,4)), index=list('abcd'), columns=list('ABCD'))

In [95]: df.ix['d','A'] = df.ix['a', 'A']

In [96]: df

Out[96]:

A B C D

a 1 4 9 1

b 4 5 0 2

c 5 5 1 0

d 1 3 9 6

In [97]: df.mask('A', 1)

Out[97]:

A B C D

a 1 4 9 1

d 1 3 9 6

In [98]: df.mask('A', 1).mask('D', 6)

Out[98]:

A B C D

d 1 3 9 6

답변 2

판다스(Pandas)는 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리 중 하나입니다. 판다스를 사용하면 복잡한 데이터를 쉽게 다룰 수 있습니다. 데이터프레임(DataFrame)은 판다스에서 가장 중요한 자료구조 중 하나입니다. 데이터프레임은 여러 개의 행과 열로 구성된 테이블 형태의 데이터 구조입니다.

이번에는 판다스를 사용하여 데이터프레임에서 행(row)을 필터링하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 행 필터링은 주어진 조건에 따라 특정 행만 선택하는 작업입니다. 이를 위해 연산자 체이닝(operator chaining)을 사용할 수 있습니다.

연산자 체이닝은 단일 표현식에서 여러 개의 메서드를 연속적으로 호출하는 것입니다. 이를 통해 데이터프레임에서 여러 단계를 통해 원하는 행을 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 데이터프레임이 있다고 가정해봅시다.

```

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Ella'],

'age': [25, 32, 18, 47, 35],

'city': ['Seoul', 'New York', 'Paris', 'New York', 'Tokyo']}

df = pd.DataFrame(data)

```

이 경우, 연산자 체이닝을 사용하여 'age' 열에서 30보다 작은 행만 선택할 수 있습니다. 다음과 같은 코드를 사용할 수 있습니다.

```

df[df.age < 30]

```

이 코드는 'age' 열에서 30보다 작은 값만을 가진 행만 선택합니다. 이를 통해 데이터프레임에서 원하는 행만을 선택할 수 있습니다. 또한 연산자 체이닝을 사용하여 여러 조건을 결합할 수도 있습니다.

```

df[(df.age < 30) & (df.city == 'New York')]

```

이 코드는 'age' 열에서 30보다 작은 값이면서 'city' 열에서 'New York'인 값을 가진 행만을 선택합니다.

데이터프레임에서 행을 필터링하는 방법을 쉽게 배웠습니다. 연산자 체이닝은 데이터를 다룰 때 유용한 방법 중 하나입니다. 이를 사용하여 복잡한 데이터 조작을 쉽게 할 수 있습니다.