판다스 행 반복: 손쉽게 사용하는 방법 (How to effortlessly iterate over rows in pandas)

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pandas의 모든 H2, H3 제목에서 행(row)을 반복하는 방법

pandas는 데이터 처리와 분석에 유용한 Python 라이브러리입니다. pandas를 사용하여 DataFrame의 행(row)을 반복하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 그러나 이러한 반복(iteration)을 피하는 것이 일반적으로 더 효율적입니다. 그 이유와 함께 step by step으로 자세히 설명하고 실행 가능한 코드 예제를 제공하겠습니다.

pandas DataFrame의 행(row) 반복하는 방법

pandas에서 DataFrame의 행(row)을 반복하는 가장 일반적인 방법은 .iterrows() 메서드를 사용하는 것입니다. 이 메서드는 각 행을 인덱스와 함께 반환하여 반복(iterate)할 수 있도록 해줍니다. 아래의 예제를 살펴보겠습니다.

import pandas as pd

# 샘플 DataFrame 생성
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30],
        'City': ['Seoul', 'New York', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 행(row) 반복하기
for index, row in df.iterrows():
    print(f'Index: {index}, Name: {row["Name"]}, Age: {row["Age"]}, City: {row["City"]}')

위의 코드는 df.iterrows()를 사용하여 DataFrame의 각 행을 반복(iterate)하고, 인덱스와 해당 행의 값을 출력하는 예제입니다.

pandas에서 반복(iteration)을 피해야 하는 이유

일반적으로 pandas에서 반복(iteration)을 피하는 것이 좋습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.

성능 저하: .iterrows()를 통해 행을 반복하는 것은 처리 속도를 저하시킬 수 있습니다. 특히, 큰 데이터셋에서는 성능의 한계를 경험할 수 있습니다.
벡터화 연산: pandas는 벡터화 연산을 지원합니다. 벡터화 연산은 행 단위로 작업을 수행하므로 훨씬 빠른 속도를 제공합니다.
메모리 사용량: pandas가 벡터화 연산을 수행하면 메모리 사용량이 최적화됩니다. 하지만 iterrows()를 사용하여 행을 반복하면 메모리 사용량이 증가합니다.

따라서, pandas의 기능을 최대로 활용하고 성능을 향상시키기 위해서는 벡터화 연산을 사용하는 것이 좋습니다.

벡터화 연산 사용하기

pandas에서 벡터화 연산을 사용하여 행(row)을 반복하는 것보다 효과적인 방법이 있습니다. 예를 들어, apply() 메서드를 사용하면 함수를 각 행에 적용할 수 있습니다.

아래의 코드 예제에서는 apply() 메서드를 사용하여 각 행의 ‘Age’ 열에 1을 더하는 함수를 적용합니다.

import pandas as pd

# 샘플 DataFrame 생성
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30],
        'City': ['Seoul', 'New York', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 함수 정의
def add_one_to_age(row):
    row['Age'] += 1
    return row

# apply() 메서드를 사용하여 함수 적용하기
df = df.apply(add_one_to_age, axis=1)

# 결과 출력
print(df)

위의 코드는 add_one_to_age() 함수를 정의하고, apply() 메서드를 사용하여 각 행에 이 함수를 적용합니다. 이를 통해 ‘Age’ 열의 값에 1이 더해진 DataFrame이 출력됩니다.

만약 반복(iteration)을 사용해야 한다면?

반복(iteration)을 사용해야 하는 경우도 있습니다. 예를 들어, 행(row)의 값들을 순차적으로 다른 API로 전달해야 할 때 또는 각 행의 연산이 HTTP 요청과 같은 부작용(side effect)을 가져야 할 때 등입니다.

하지만 pandas의 성능과 효율성을 최대한 발휘하기 위해서는 벡터화 연산을 사용하는 것이 좋습니다. 가능한 경우 반복(iteration)을 피하고, 벡터화 연산을 활용하십시오.

결론

이 문서에서는 pandas에서 DataFrame의 행(row)을 반복하는 방법과 그 이유에 대해 알아보았습니다. pandas의 .iterrows() 메서드를 사용하여 행(row)을 반복하는 방법을 살펴보았으며, 벡터화 연산을 사용하여 반복(iteration)을 피하는 방법도 제시하였습니다. pandas를 효율적으로 사용하기 위해서는 벡터화 연산을 활용하고, 반복(iteration)을 최소화하는 것이 중요합니다.