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데이터 분석과 조작을 위한 Python의 판다스 라이브러리는 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있는 유연성을 제공

판다스 데이터프레임의 특정 열에 서로 다른 길이의 리스트를 직접 저장하는 것은 일반적인 사용 사례가 아닙니다. 데이터프레임의 각 행은 일반적으로 동일한 수의 열 값을 가지고 있어야 합니다. 하지만, 목표를 달성하기 위한 몇 가지 방법이 있습니다.

리스트를 문자열로 변환하여 저장: 
가장 간단한 방법 중 하나는 리스트를 문자열로 변환하고 이를 데이터프레임에 저장하는 것입니다. 이 방법은 데이터를 저장하고 검색하는 것은 쉽지만, 나중에 이 데이터를 다시 리스트로 변환해야 할 수도 있습니다.

각 리스트를 별도의 행으로 저장: 
리스트의 각 항목을 별도의 행으로 확장하여 저장할 수 있습니다. 이 경우, 다른 열의 데이터는 NaN 또는 다른 기본값으로 채워질 수 있습니다.

1.코드리뷰

리스트를 문자열로 변환하고 이를 데이터프레임에 저장하는 예제

import pandas as pd

# 리스트 데이터
var_a = [1, 2, 3]
var_b = [1, 2, 3, 4, 5]

# 리스트를 문자열로 변환
str_a = str(var_a)
str_b = str(var_b)

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({
    'a': [str_a],  # 리스트를 문자열로 변환하여 저장
    'b': [str_b]
})

print(df)

위의 코드는 각 리스트를 문자열로 변환하여 데이터프레임의 단일 행에 저장합니다. 필요한 경우, eval() 함수를 사용하여 문자열을 다시 리스트로 변환할 수 있습니다.

만약 리스트의 각 항목을 데이터프레임의 별도 행으로 확장하려는 경우 더 복잡한 로직이 필요하며, 이는 특정한 요구 사항에 따라 달라질 수 있습니다. 위의 방법은 요구 사항을 충족시키는 간단한 해결책을 제공하지만, 실제 사용 사례에 따라 적절한 접근 방식을 선택해야 합니다.

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2. 코드리뷰

리스트의 각 항목을 데이터프레임의 별도 행으로 확장하여 저장하는 방식은, 각 리스트를 다루는 방식에 따라 달라질 수 있습니다. 

다음 예제에서는 var_a와 var_b 리스트의 각 항목을 별도의 행으로 확장하여 저장하는 방법을 보여줍니다. 이 때, 길이가 서로 다른 두 리스트를 처리하기 위해 더 긴 리스트의 길이에 맞춰 데이터프레임을 생성하고, 더 짧은 리스트에는 NaN 값으로 채웁니다.

import pandas as pd
import numpy as np

# 리스트 데이터
var_a = [1, 2, 3]
var_b = [1, 2, 3, 4, 5]

# 가장 긴 리스트의 길이를 기준으로 인덱스 범위 생성
max_length = max(len(var_a), len(var_b))

# 더 짧은 리스트를 NaN으로 패딩
padded_a = var_a + [np.nan] * (max_length - len(var_a))
padded_b = var_b + [np.nan] * (max_length - len(var_b))

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({
    'a': padded_a,
    'b': padded_b
})

print(df)

이 코드는 var_a와 var_b를 각각 'a', 'b' 열에 저장하되, 두 열의 길이가 서로 다를 경우 더 짧은 리스트를 NaN 값으로 채워 길이를 맞춥니다. 이렇게 하면 두 열의 길이가 다른 리스트를 포함하는 데이터프레임을 효과적으로 처리할 수 있습니다. 이 방식은 데이터 분석이나 처리 과정에서 특정 조건에 따라 각 열의 값들을 다룰 때 유용할 수 있습니다.

3. 코드리뷰 - 매우 쉽게! 하기!

필자 처럼 머리가 나쁘면 아래와 같이 그냥 임의의 리스트 값을 크게 만들고 NAN으로 채워 넣고 쓰기!
추가로 리뷰할 멘트도 필요 없을만큼 간단하지만, 테스트용으로만 사용하겠네요. 

import numpy as np

# NaN 값 100개를 포함하는 리스트 생성
nan_list = [np.nan] * 100

print(nan_list)

마무리

- 이번 포스팅은 서로 다른 행의 수를 가진 값을 데이터 프레임에 저장하는 방법에 대해 알아봤습니다.