판다스 부울 값을 정수로 변환하는 초보자를 위한 간편한 가이드

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판다스 불린을 정수로 변환하는 방법

요약

이 튜토리얼에서는 판다스의 bool 데이터 타입을 int로 변환하는 방법에 대해 알아보겠습니다. bool 데이터를 int로 변환함으로써 데이터 분석이나 머신러닝 모델링 작업에서 훨씬 더 다양한 연산을 수행할 수 있습니다.

소개

판다스(Pandas)는 파이썬 데이터 분석 라이브러리로, 데이터 조작과 분석에 유용한 도구를 제공합니다. 판다스는 bool 데이터 타입을 지원하며, 이를 int로 변환할 수 있는 간편한 방법들을 제공합니다. bool 타입의 값이 True 또는 False일 경우, 이를 int 타입으로 변환하면 각각 1과 0으로 변환됩니다.

H2: 1. Pandas 데이터프레임 생성하기

판다스에서 불린을 정수로 변환하는 방법을 알아보기 전에 먼저 데이터프레임을 생성해야 합니다. 아래의 예제를 따라해보세요.

import pandas as pd

# 사전(dict) 형태의 데이터 생성
data = {'A': [True, False, True, False],
        'B': [False, True, False, True]}

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

       A      B
0   True  False
1  False   True
2   True  False
3  False   True

H2: 2. 판다스 불린을 정수로 변환하기

이제 데이터프레임에서 포함된 불린 값을 정수로 변환해보겠습니다. 이를 위해 astype() 함수를 사용합니다.

# A 열의 불린 값을 정수로 변환
df['A'] = df['A'].astype(int)

# B 열의 불린 값을 정수로 변환
df['B'] = df['B'].astype(int)

print(df)

위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

각 열의 불린 값이 모두 정수로 변환되었습니다.

H3: 2.1. 전체 데이터프레임의 불린 값을 정수로 변환하기

전체 데이터프레임의 불린 값을 정수로 변환하는 방법도 있습니다. 이를 위해 applymap() 함수를 사용합니다.

# 전체 데이터프레임의 불린 값을 정수로 변환
df = df.applymap(int)

print(df)

위의 코드를 실행하면 앞서 언급한 전체 데이터프레임의 불린 값을 정수로 변환한 결과가 출력됩니다.

H2: 3. 판다스 시리즈에 적용하기

시리즈(Series)에서도 동일한 방법으로 불린 값을 정수로 변환할 수 있습니다.

s = pd.Series([True, True, False, True])

# 시리즈의 불린 값을 정수로 변환
s = s.astype(int)

print(s)

위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

0    1
1    1
2    0
3    1
dtype: int64

시리즈의 불린 값이 모두 정수로 변환되었습니다.

H2: 4. 판다스 데이터프레임 필터링에서 사용하기

불린 값을 정수로 변환하는 기능은 데이터프레임 필터링 작업에서도 유용하게 사용될 수 있습니다.

# A 열이 True인 행 필터링
filtered_df = df[df['A'] == True]

print(filtered_df)

위의 코드를 실행하면 A 열이 True인 행만 필터링하여 출력합니다.

H3: 4.1. 필터링된 데이터프레임의 불린 값을 정수로 변환하기

필터링된 데이터프레임의 불린 값을 정수로 변환하는 방법도 있습니다. 마찬가지로 applymap() 함수를 사용합니다.

# 필터링된 데이터프레임의 불린 값을 정수로 변환
filtered_df = filtered_df.applymap(int)

print(filtered_df)

위의 코드를 실행하면 앞서 필터링된 데이터프레임의 불린 값을 정수로 변환한 결과가 출력됩니다.

H2: 5. 판다스 불린 연산에서 활용하기

판다스 불린 값을 정수로 변환함으로써 불린 연산을 편리하게 수행할 수 있습니다.

# 불린 연산 수행
result = df['A'] & df['B']

# 불린 결과 출력
print(result)

위의 코드를 실행하면 A열과 B열의 불린 연산 결과를 출력합니다.

H3: 5.1. 불린 연산 결과의 불린 값을 정수로 변환하기

불린 연산 결과의 불린 값을 정수로 변환하기 위해서는 마찬가지로 astype() 함수를 사용합니다.

# 불린 연산 결과의 불린 값을 정수로 변환
result = (df['A'] & df['B']).astype(int)

print(result)

위의 코드를 실행하면 불린 연산 결과의 불린 값이 정수로 변환된 결과가 출력됩니다.

H2: 6. 새로운 열로 불린 값을 정수로 추가하기

데이터프레임에 새로운 열로 불린 값을 정수로 추가할 수도 있습니다.

# 새로운 열로 불린 값을 정수로 추가
df['C'] = df['A'].astype(int) + df['B'].astype(int)

print(df)

위의 코드를 실행하면 새로운 C 열이 추가되고, 이 열에는 A열과 B열의 불린 값을 정수로 변환한 합계가 계산됩니다.

H2: 7. 판다스 조건문에서 활용하기

불린 값을 정수로 변환하는 방법은 판다스 조건문에서도 활용될 수 있습니다.

# 조건에 따른 값을 반환하는 함수 정의
def get_value(x):
    return 'high' if x > 0 else 'low'

# 새로운 열 생성 (A열의 불린 값을 정수로 변환하여 조건에 따른 값을 반환)
df['D'] = df['A'].astype(int).apply(get_value)

print(df)

위의 코드를 실행하면 새로운 D 열이 추가되고, 이 열에는 A열의 불린 값을 정수로 변환하여 조건에 따른 값을 반환한 결과가 저장됩니다.

H2: 8. 판다스 합계 계산에서 활용하기

불린 값을 정수로 변환하여 판다스 합계 계산에 활용할 수 있습니다.

# 불린 값을 정수로 변환하여 열 별 합계 계산
sum_by_col = df.astype(int).sum()

print(sum_by_col)

위의 코드를 실행하면 열 별 불린 값을 정수로 변환하여 합계를 계산한 결과가 출력됩니다.

H2: 9. 판다스 평균 계산에서 활용하기

판다스 평균 계산에서도 불린 값을 정수로 변환하여 활용할 수 있습니다.

# 불린 값을 정수로 변환하여 열 별 평균 계산
mean_by_col = df.astype(int).mean()

print(mean_by_col)

위의 코드를 실행하면 열 별 불린 값을 정수로 변환하여 평균을 계산한 결과가 출력됩니다.

H2: 10. 판다스 원하는 형태로 변환하기

판다스 데이터프레임의 열 타입을 원하는 형태로 변환할 수도 있습니다. 예를 들어, 불린 값을 문자열로 변환하려면 다음과 같이 astype() 함수를 호출하면 됩니다.

# 불린 값을 문자열로 변환
df['A'] = df['A'].astype(str)

print(df)

위의 코드를 실행하면 A열의 불린 값을 문자열로 변환한 결과가 출력됩니다.

결론

판다스에서 불린 값을 정수로 변환하는 방법에 대해 알아보았습니다. astype() 함수를 사용하여 간단하게 불린 값을 정수로 변환할 수 있으며, 이를 활용하여 다양한 데이터 분석 작업을 수행할 수 있습니다. 더욱 편리한 데이터 조작을 위해 여러분들은 조건에 따라 불린 값을 정수로 변환할 수 있으며, 필요에 따라 데이터프레임에 새로운 열이나 시리즈에 불린 값을 정수로 추가할 수 있습니다.

자주 묻는 질문 (FAQs)

불린 값을 정수로 변환하기 위해 astype() 함수 대신 다른 함수를 사용할 수 있을까요? 아니요, 판다스에서는 astype() 함수를 사용하여 불린 값을 정수로 변환해야 합니다.
데이터프레임의 모든 열을 한 번에 불린 값에서 정수로 변환할 수 있나요? 네, 데이터프레임의 applymap() 함수를 사용하면 모든 열의 불린 값을 정수로 변환할 수 있습니다.
불린 값을 반대로 정수로 변환하려면 어떻게 해야 하나요? 불린 값을 반대로 변환하려면 ~ 연산자를 사용하거나 not 키워드를 사용하여 불린 값을 뒤집은 후, 이를 astype() 함수를 사용하여 정수로 변환할 수 있습니다.

# 예시:
df['A'] = (~df['A']).astype(int)

판다스 데이터프레임에서 불린 값을 기반으로 조건문을 작성하는 방법에 대해 알려주세요. 판다스에서 불린 값을 기반으로 조건문을 작성하기 위해서는 loc 또는 iloc 인덱싱을 사용하면 됩니다.
불린 값인 True를 어떻게 처리하고 있나요? 불린 값인 True는 정수로 변환하면 1로 처리됩니다.