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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.

도움이 되셨다면 아래 화면 클릭으로 보다 나은 컨텐츠를 만드는데 큰 도움이 됩니다.

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.

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데이터 분석을 위한 판다스와 DASK의 활용하기

안녕하세요, 여러분! 오늘은 데이터 분석에 있어서 아주 중요한 두 라이브러리, PANDAS, DASK를 활용하는 방법에 대해 알아보려고 해요. 이 둘을 잘 사용하면 대용량(big size) 빅데이터 분석이 훨씬 수월해진답니다. 그럼, 간단한 예시를 통해 어떻게 활용하는지 살펴볼까요?

1. 코드리뷰

  먼저, 판다스는 데이터 분석과 조작을 위한 아주 강력한 라이브러리에요. 예를 들어, 다음과 같이 간단한 데이터프레임을 생성할 수 있죠.

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': ['4', '5', '6'], 'c': [7.0, 8.0, 9.0]})
df2 = pd.DataFrame({'a': ['1', '2', '4'], 'b': [10, 11, 12], 'd': [13.0, 14.0, 15.0], 'f': ['16', '17', '18'], 'g': [19, 20, 21]})

다음으로, 판다스의 데이터프레임을 DASK의 데이터프레임으로 변환할 수 있어요. 다크는 병렬 계산을 위한 라이브러리로, 큰 데이터를 다룰 때 유용해요.

import dask.dataframe as dd

df1 = dd.from_pandas(df1, npartitions=1)
df2 = dd.from_pandas(df2, npartitions=1)

이제, 두 데이터프레임의 'a' 열의 데이터 타입(dtype)을 문자열(str)로 통일한 뒤, 병합하는 작업을 해볼 거에요. 이렇게 하면 두 데이터프레임의 정보를 통합하여 더 유용한 분석을 할 수 있답니다.

아래 클릭하여 코드를 확인. 

print(merged_df.compute())

이 예시를 통해 판다스와 DASK의 기본적인 사용법을 간단히 알아봤어요. 데이터 분석의 세계는 정말 넓고, 이 두 라이브러리는 그 세계를 탐험하는 데 있어서 강력한 도구랍니다. 여러분도 이런 도구들을 활용해서 다양한 데이터 분석 프로젝트에 도전해보세요!

2. 코드리뷰

이제 이 예제를 확장하여 두 데이터프레임 간의 다른 유형의 조작을 수행하는 추가 예제를 알아 볼게요.

import pandas as pd
import dask.dataframe as dd

# 새로운 예시 데이터프레임 생성
df3 = pd.DataFrame({'x': [10, 20, 30], 'y': ['a', 'b', 'c'], 'z': [0.1, 0.2, 0.3]})
df4 = pd.DataFrame({'x': [20, 30, 40], 'y': ['b', 'c', 'd'], 'k': [3, 4, 5], 'm': ['x', 'y', 'z']})

# dask 데이터프레임으로 변환
df3 = dd.from_pandas(df3, npartitions=1)
df4 = dd.from_pandas(df4, npartitions=1)

# 'x' 열을 기준으로 df3과 df4를 내부 병합(inner join) 예시
inner_merged_df = df3.merge(df4, on='x', how='inner')

# 'y' 열을 기준으로 df3과 df4를 외부 병합(outer join) 예시
outer_merged_df = df3.merge(df4, on='y', how='outer')

# 결과 확인
print("Inner Merged DataFrame:\n", inner_merged_df.compute())
print("\nOuter Merged DataFrame:\n", outer_merged_df.compute())

추가 리뷰는 아래 클릭하여 확인 해보세요~

마무리

- 이번 포스팅은 Pandas / Dask 라이브러 에 대해 알아봤습니다.

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날짜 기반 데이터 필터링 간소화

1. 코드 리뷰

import pandas as pd

# CSV 파일 또는 다른 소스에서 데이터프레임을 읽어옴 (예: read_csv)
df = pd.read_csv('your_data.csv', parse_dates=['date_column'])

# 날짜를 인덱스로 설정
df.set_index('date_column', inplace=True)

# 날짜 범위로 데이터 추출
start_date = '2023-01-01'
end_date = '2023-01-31'
filtered_df = df.loc[start_date:end_date]

위의 내용으로 최적화한 코드 아래 참조

import pandas as pd

def read_and_filter_data(file_path, date_column, start_date, end_date):
    """
    CSV 파일에서 데이터를 읽고 날짜를 기반으로 필터링하여 반환합니다.
    """
    try:
        df = pd.read_csv(file_path, parse_dates=[date_column])
        df.set_index(date_column, inplace=True)
        filtered_df = df.loc[start_date:end_date]
        return filtered_df
    except Exception as e:
        print(f"Error reading or filtering data: {e}")
        return None

# 파일 경로 및 날짜 범위 설정
file_path = 'your_data.csv'
date_column = 'date_column'
start_date = '2023-01-01'
end_date = '2023-01-31'

# 데이터 읽기 및 필터링
result_df = read_and_filter_data(file_path, date_column, start_date, end_date)

# 결과 확인
if result_df is not None:
    print(result_df)

이 코드는 함수로 래핑하여 재사용 가능하게 만들었고, 에러 처리를 추가하여 예외 상황에 대비했습니다. 또한 주석을 추가하여 코드를 이해하기 쉽도록 했습니다.

코드를 함수로 래핑하고 에러 처리를 추가함으로써 코드의 재사용성과 유지보수성이 향상되었습니다. 함수를 통해 데이터 읽기 및 필터링이 일관되게 이루어지며, 예외가 발생할 경우 사용자에게 알리고 적절한 조치를 취할 수 있습니다.

함수에 추가적인 인자를 전달하면 더 많은 유연성을 확보할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 날짜 형식을 지정하거나 다른 필터 기준을 추가할 수 있습니다. 반환값을 다르게 처리하여 실패 시에도 특별한 값을 반환하면 사용자에게 더 많은 정보를 제공할 수 있습니다.

추가적인 예외 처리를 위해 except Exception as e를 더 구체적인 예외로 세분화하는 것이 좋습니다. 예를 들어, pd.read_csv에서 발생하는 특정 예외를 잡아서 사용자에게 더 정확한 오류 메시지를 제공할 수 있습니다.

2. 코드 리뷰#2

또다른 예제 코드로 위의 내용을 바탕으로 구현한 코드입니다.

import pandas as pd

# Sample DataFrame with date range
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=10, freq='D'),
                   'value': range(10)})

# Filtering data between specific dates
filtered_data = df[df['date'].between('2023-01-03', '2023-01-05')]

.between() 메소드 사용: 코드 간소화를 위해 .between() 메소드를 사용했습니다. 이는 가독성을 향상시키고 코드를 더 간결하게 만듭니다.
변수 이름: result 대신 filtered_data를 사용하여 결과의 의미를 명확히 합니다.

2. 위의 예제코드 시각화

시각화 코드 :

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Sample DataFrame with date range
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=10, freq='D'),
                   'value': range(10)})

# Filtering data between specific dates
filtered_data = df[df['date'].between('2023-01-03', '2023-01-05')]

# Plotting
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['date'], df['value'], label='Original Data', marker='o')
plt.plot(filtered_data['date'], filtered_data['value'], label='Filtered Data', marker='o', color='red')
plt.title('Date-based Data Filtering')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.xticks(rotation=90)  # Rotate x-axis labels vertically
plt.legend()
plt.grid(True)

# Save the updated plot
plt.savefig('/mnt/data/date_filtering_plot_updated.png')
plt.show()

마무리

- 이번 포스팅은 판다스 데이터 프레임의 날짜형식 데이터 조건별 추출하는법 에 대해 알아봤습니다.