pandas dataframe 데이터 정렬과 변환

판다스 라이브러리를 사용하여 데이터를 정렬하고 변환하는 다양한 케이스에 대한 예시 코드와 함께 설명하겠습니다.

Case 1: 데이터프레임 정렬하기

데이터프레임을 특정 열(컬럼)을 기준으로 오름차순 또는 내림차순으로 정렬하는 경우입니다.

import pandas as pd

# 샘플 데이터프레임 생성
data = {'이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        '나이': [30, 25, 35]}

df = pd.DataFrame(data)

# '나이' 열을 기준으로 오름차순 정렬
sorted_df = df.sort_values(by='나이', ascending=True)

# 결과 확인
print(sorted_df)

Case 2: 데이터프레임 열(컬럼) 이름 변경하기

데이터프레임의 열 이름을 변경하려는 경우입니다.

import pandas as pd

# 샘플 데이터프레임 생성
data = {'이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        '나이': [30, 25, 35]}

df = pd.DataFrame(data)

# 열 이름 변경
df.rename(columns={'이름': 'Name', '나이': 'Age'}, inplace=True)

# 결과 확인
print(df)

Case 3: 데이터프레임 열(컬럼) 값 변환하기

데이터프레임의 특정 열(컬럼)의 값을 변환하려는 경우입니다.

import pandas as pd

# 샘플 데이터프레임 생성
data = {'성별': ['여', '남', '여', '남']}

df = pd.DataFrame(data)

# '성별' 열의 값을 숫자로 변환
df['성별'] = df['성별'].map({'여': 0, '남': 1})

# 결과 확인
print(df)

Case 4: 데이터프레임 열 추가하기

데이터프레임에 새로운 열(컬럼)을 추가하려는 경우입니다.

import pandas as pd

# 샘플 데이터프레임 생성
data = {'이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        '나이': [30, 25, 35]}

df = pd.DataFrame(data)

# '성별' 열 추가
df['성별'] = ['여', '남', '여']

# 결과 확인
print(df)

위의 예시 코드를 참고하여 판다스를 사용하여 데이터를 정렬하고 변환하는 방법을 이해할 수 있습니다. 판다스를 활용하면 데이터프레임의 다양한 연산을 통해 데이터를 원하는 형태로 가공할 수 있습니다.