판다스 열에서 리스트 언팩킹하기: 포괄적인 가이드

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Rajiv Chandra

Published on 2023. 8. 17.

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파이썬을 사용한 데이터 분석을 하고 있다면 판다스 라이브러리에 익숙할 것입니다. 포괄적인 데이터 조작 도구 세트로 알려진 판다스는 많은 데이터 분석가와 과학자들에게 가장 자주 사용되는 도구가 되었습니다. 이 글에서는 특히 판다스 열에서 리스트 언팩킹하는 것에 대해 다룰 것입니다.

복잡한 데이터 구조를 처리하는 것은 번거로운 작업일 수 있습니다. 중첩된 Series 객체나 리스트 또는 사전으로 채워진 열은 추가적인 복잡성을 야기할 수 있습니다. 그러나 unstack() 및 df.explode()와 같은 메서드를 사용하여이 과정을 간소화하고 데이터 조작 능력을 향상시킬 수 있습니다.

더 이상 코드 필요 없이 Python 판다스 데이터프레임에서 데이터 시각화를 빠르게 생성하려면?

PyGWalker는 시각적 탐색을 위한 파이썬 라이브러리입니다. PyGWalker (opens in a new tab)는 판다스 데이터프레임 (및 polars 데이터프레임)을 Tableau-style UI로 변환하여 Jupyter Notebook 데이터 분석 및 데이터 시각화 워크플로를 간소화할 수 있습니다.

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unstack() 메서드 이해하기

판다스의 unstack() 메서드는 DataFrame을 다중 인덱스를 가진 일반적인 DataFrame으로 변환할 수 있는 다재다능한 도구 중 하나입니다. 튜플과 같은 여러 수준으로 행이 구성된 DataFrame이 있을 때 이 튜플 목록을 언스택하여 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있습니다. unstack() 메서드는 이 작업에 완벽하게 적합한 도구입니다.

unstack()은 간단하게 사용할 수 있습니다. 다중 인덱스를 가진 DataFrame df가 주어졌다고 가정해 보겠습니다. df.unstack()을 호출함으로써 이를 사용하여 DataFrame을 언스택 할 수 있습니다. 이렇게 하면 인덱스의 두 번째 수준의 각 고유 값이 DataFrame의 새로운 열이 됩니다. 기본적으로 unstack()은 마지막 수준을 언스택하지만 다른 수준도 지정할 수 있습니다.

import pandas as pd
 
# 다음과 같은 DataFrame이 있다고 가정해 봅시다
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', '고양이'), ('A', '개'),
                                   ('B', '고양이'), ('B', '개')])
df = pd.DataFrame({'데이터': [1, 2, 3, 4]}, index=index)
 
# DataFrame 언스택하기
df_unstacked = df.unstack()

판다스 열에서 리스트 언팩킹하기

하지만 판다스 열에서 리스트를 언팩킹하고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 이때 파이썬의 df.explode()가 필요합니다. df.explode() 함수는 리스트와 같은 각 요소를 행으로 변환하여 인덱스 값을 복제하는 데 사용됩니다.

예를 들어, 하나의 열에 리스트 값이 포함된 DataFrame이 있다면 df.explode()를 사용하여 이 리스트를 여러 행으로 분할할 수 있습니다. 각 새로운 행은 이전 리스트의 고유 값을 나타냅니다.

# 하나의 열에 리스트 포함된 DataFrame 생성하기
df = pd.DataFrame({'A': [[1, 2, 3], 'foo', [], [3, 4]], 'B': ['B', 'A', 'B', 'C']})
 
# explode를 사용하여 리스트 언팩핑하기
df_exploded = df.explode('A')

이렇게 하면 중첩된 Series 객체를 처리하거나 DataFrame의 JSON 열을 언팩할 때 유용할 수 있으며, 언팩된 데이터를 더 세부적으로 분석하기 위해 별도로 분석할 수 있습니다.

판다스 DataFrame 조작에서의 일반적인 문제

판다스 데이터프레임은 강력한 데이터 조작 기능을 제공하지만, 독자적인 도전 과제를 가지고 있을 수도 있습니다. 중첩된 리스트, 열에 포함된 사전 또는 JSON 객체와 같은 복잡한 구조는 처리하기 까다로울 수 있습니다.

unstack()을 사용할 때, 데이터에 결측값이 포함되어 있는 경우 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 숫자 데이터를 부동 소수점 데이터 유형으로 변환하기 때문에 관련 데이터 조작을 복잡하게 만들 수 있습니다. 특히 정수 데이터 유형을 유지하기를 원하는 경우에는 더욱 복잡할 수 있습니다.

반면, df.explode() 메서드는 강력하지만 제한사항이 있습니다. 데이터프레임에 많은 수의 리스트가 포함되어 있거나 리스트에 아이템이 많은 경우 df.explode()를 사용하면 메모리 문제가 발생할 수 있습니다. 각 리스트 항목마다 새로운 행을 생성하기 때문에 이는 데이터프레임의 크기를 크게 증가시킬 수 있습니다.

unstack()과 df.explode() 메서드는 데이터와 목표 결과에 주의를 기울여야 합니다. 이러한 변환의 기반이 되는 데이터 구조와 변환의 영향을 이해하는 것은 원하지 않는 예상치 못한 결과를 피하기 위해 필수적입니다.

다음 부분에서는 열의 언네스팅, 여러 열의 언팩킹 및 열의 사전 언팩킹과 같은 이러한 문제에 대한 고급 솔루션에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

고급 솔루션: 열의 언네스팅, 여러 열의 언팩킹 및 열의 사전 언팩킹

이제 DataFrame의 언스택 및 언팩킹에 대한 기본 개념을 이해했으므로 몇 가지 고급 주제를 살펴보겠습니다.

DataFrame에서 열의 언네스팅

열의 언네스팅은 원리적으로 열의 언팩킹 프로세스와 유사합니다. 중첩된 리스트를 개별 행으로 변환하는 것을 의미합니다. '언네스트(unnest)' 작업은 판다스에 직접 내장되어 있지 않지만 df.explode() 및 df.apply() 메서드의 조합을 사용하여 동일한 효과를 얻을 수 있습니다. 이 기술은 리스트의 사전을 포함한 복잡한 중첩 구조와 같이 더 복잡한 중첩 구조를 처리하는 데 유용합니다.

여러 열의 언팩킹

판다스의 df.explode()는 강력한 메서드이지만 한 번에 하나의 열만 언팩할 수 있습니다. 여러 열을 언팩해야 하는 경우 각 열에 대해 메서드를 별도로 호출해야 합니다. 이는 각 열의 리스트가 동일한 길이를 가지지 않으면 잠재적인 불일치가 발생할 수 있습니다. 따라서 올바른 정렬을 보장하기 위해 주의 깊은 처리가 필요합니다.

열의 사전 언팩킹

DataFrame 열에서 사전을 처리하는 것은 독특한 도전 과제를 가질 수 있습니다. 그러나 판다스는 df.apply(pd.Series) 메서드를 제공하며, 이는 열의 사전을 언팩하는 데 특히 유용합니다. 이렇게 하면 DataFrame의 각 사전 키가 새로운 열이 되고 해당 사전 값이 이 새로운 열의 값이 됩니다.

결론

판다스는 Python에서 데이터 조작을 위한 다재다능하고 강력한 도구입니다. 중첩된 리스트 및 사전과 같은 복잡한 데이터 구조를 처리하는 데 도움이 되는 다양한 기능을 제공합니다. unstack(), df.explode() 및 df.apply(pd.Series)와 같은 메서드를 이해하고 활용함으로써 일반적인 문제를 해결하고 데이터 분석을 향상시킬 수 있습니다.

그러나 이러한 메서드는 강력하지만 그들 고유의 도전 과제를 가지고 있습니다. 따라서 이러한 변환을 적용하기 전에 데이터와 변환의 영향을 정확히 이해하는 것이 항상 중요합니다.

자주 묻는 질문

1. 판다스의 unstack() 메서드란 무엇인가요?

판다스의 unstack() 메서드는 DataFrame을 다중 인덱스를 가진 일반적인 DataFrame으로 변환하기 위해 사용됩니다. 인덱스의 두 번째 수준의 각 고유 값이 DataFrame의 새로운 열이 됩니다.

2. Python을 사용하여 판다스 열에서 리스트를 언팩킹하는 방법은 무엇인가요?

Python에서 판다스 열에서 리스트를 언팩킹하려면 df.explode() 메서드를 사용할 수 있습니다. 이 함수는 리스트와 같은 각 요소를 행으로 변환하여 인덱스 값을 복제합니다.

3. 판다스 열의 리스트를 언팩킹하는 코드를 사용할 때 어떤 위험이 있을까요?

판다스 열의 리스트를 언팩킹하는 코드를 사용할 때 일정한 위험이 있습니다. 예를 들어, df.explode() 메서드는 DataFrame에 많은 수의 리스트가 포함되어 있거나 리스트에 아이템이 많은 경우 메모리 문제를 일으킬 수 있습니다. 각 리스트 항목마다 새로운 행을 생성하기 때문입니다.