Pandas\' 연산자 연결이 행 필터링 효율성을 어떻게 향상시킬 수 있나요?

Pandas: 연산자 연결을 사용한 효율적인 행 필터링

Pandas의 주요 이점 중 하나는 원활한 실행을 가능하게 하는 연산자 연결 기능입니다. 여러 작업 중. 그러나 행을 필터링하는 전통적인 방법, 즉 대괄호 인덱싱(예: df[df['column'] == value])을 사용하려면 DataFrame을 변수에 할당해야 합니다. 이는 불편할 수 있으며 코드 중복으로 이어질 수 있습니다.

다행히 부울 인덱스를 사용하여 필터링 작업을 연결하는 더 효율적인 방법이 있습니다. 논리 연산자(&, |, ^)를 활용하면 여러 기준을 함께 연결하여 선택적 행 필터링을 구현할 수 있습니다.

df_filtered = df[(df.A == 1) & (df.D == 6)]

이 예에서 'A' 열의 값이 1이고 'D' 열의 값은 6과 같습니다.

메서드 체이닝을 선호하는 사용자의 경우 행 필터링을 용이하게 하는 사용자 정의 마스크 메서드를 구현할 수 있습니다. 메서드를 정의하고 DataFrame 클래스에 할당하면 모든 메서드 호출 후에 필터 작업을 원활하게 연결할 수 있습니다.

def mask(df, key, value):
    return df[df[key] == value]

pandas.DataFrame.mask = mask

df.mask('A', 1).mask('D', 6)

이 사용자 정의 마스크 메서드를 사용하면 간결하고 연결된 필터링 작업이 가능해 효율성과 코드 가독성이 향상됩니다. .

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