[파이썬] 데이터프레임에서 조건에 맞는 값 변경하는 두 가지 방법

데이터프레임에서 수정하고 싶은, 조건에 맞는 값을 변경하는 두 가지 방법에 대해 소개하겠습니다.

  - 첫 번째 방법은 데이터프레임의 인덱스와 컬럼 값을 이용하여 값을 바꾸는 방법이고

  - 두 번째 방법은 at 과 iterrows() 함수를 이용하는 방법입니다. 

두 번째 방법이 더 복잡한데, 그럼에도 불구하고 at을 쓰는 이유는 인덱싱에서 빠른 작업 속도를 갖기 때문입니다. 임의의 데이터프레임을 만들어서 예제를 보여드려 소요시간에 차이는 없지만 혹시 궁금하신 분은 아래 코드를 이용해서 확인해보시면 좋을 것 같습니다.

# 수행코드 맨 윗줄에 삽입
start = time.time() 

# 수행코드 맨 아랫줄에 삽입
print("소요시간 : %.3f초" %(time.time()-start))

 

우선, 예제 데이터프레임을 만듭니다. 그리고 각 과목에서 0미만안 점수를 0으로, 100 초과인 점수를 100으로 바꾸려고 합니다.

score = pd.DataFrame({"name":['Kim','Lee','Park'],
                      "kor":[-46,102,95],
                      "math":[95,105,80],
                      "eng":[107,85,50]                    
                     })
score.set_index('name',inplace=True)

      kor  math  eng
name                
Kim   -46    95  107
Lee   102   105   85
Park   95    80   50

 

 

1. df[컬럼][인덱스] 

for subject in score.columns:  #score.columns : ['kor', 'math', 'eng']
    for student in score.index:  #score.index : ['Kim', 'Lee', 'Park']
        if score[subject][student] < 0 :
            score[subject][student] = 0
        elif score[subject][student] > 100 :
            score[subject][student] = 100
score

 

2. iterrows()와 at 사용하기

for student, subject_score in score.iterrows():
    for subject in score.columns:
        if subject_score[subject] < 0 :
            score.at[student, subject] = 0
        elif subject_score[subject] > 100 :
            score.at[student, subject] = 100
score

 

참고로 iterrows() 함수는 이름에서 유추할 수 있듯, 데이터프레임에서 (index, Series) 형태로 행을 반복하는 것입니다.

  - Docstring : Iterate over DataFrame rows as (index, Series) pairs.

 

실제 생긴 형태를 살펴보면 

for temp in score.iterrows():
    print(temp)
  
 # Result
('Kim', kor       0
math     95
eng     100
Name: Kim, dtype: int64)
('Lee', kor     100
math    100
eng      85
Name: Lee, dtype: int64)
('Park', kor     95
math    80
eng     50
Name: Park, dtype: int64)

 

(Index, Series) 형태를 더 자세히 살펴보려면, 

for temp in score.iterrows():
    print(temp[0]) # Index
    print("-------------")
    print(temp[1]) #Series
    print("=============")
    
# Result
Kim
-------------
kor       0
math     95
eng     100
Name: Kim, dtype: int64
=============
Lee
-------------
kor     100
math    100
eng      85
Name: Lee, dtype: int64
=============
Park
-------------
kor     95
math    80
eng     50
Name: Park, dtype: int64
=============