Python의 pandas 라이브러리는 데이터 조작 및 분석, 특히 데이터 프레임 형태의 테이블 형식 데이터로 작업할 때 강력하고 다양한 라이브러리입니다. 데이터 프레임으로 작업할 때 일반적인 작업 중 하나는 특정 요구 사항에 맞게 열 순서를 재정렬하는 것입니다. 이 기사에서는 pandas 데이터 프레임에서 마지막 열을 첫 번째 위치로 이동하는 방법에 중점을 둘 것입니다. 이것은 특히 데이터 세트에 많은 수의 열이 있는 경우 특정 열에 주의를 기울이려는 경우에 특히 유용할 수 있습니다.
이 문제를 해결하기 위해 데이터 프레임 인덱싱 및 열 재정렬과 같은 pandas에서 제공하는 기본 기능을 사용합니다. 주요 목표는 데이터 프레임에서 마지막 열을 추출하여 다른 열의 순서를 유지하면서 첫 번째 위치에 삽입하는 것입니다.
먼저 pandas 라이브러리를 가져오고 XNUMX개의 열이 있는 간단한 데이터 프레임을 만듭니다.
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9],
'D': [10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
그러면 다음 데이터 프레임이 표시됩니다.
A B C D 0 1 4 7 10 1 2 5 8 11 2 3 6 9 12
이제 마지막 열('D' 열)을 첫 번째 열로 이동하고 그에 따라 다른 열을 이동해 보겠습니다. 솔루션에는 한 줄의 코드가 포함됩니다.
df = df[df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()] print(df)
그러면 수정된 데이터 프레임이 출력됩니다.
D A B C 0 10 1 4 7 1 11 2 5 8 2 12 3 6 9
Pandas DataFrame 열 조작 설명
다음은 마지막 열을 첫 번째 위치로 이동하는 코드에 대한 단계별 설명입니다.
1. 인덱싱: `df.columns[-1:]`을 사용하여 마지막 열을 추출합니다. 이것은 마지막 열 이름을 검색하고 `tolist()` 메서드를 사용하여 목록으로 변환합니다.
2. 마지막 항목인 `df.columns[:-1]`을 제외한 모든 열을 추출합니다. 이것은 마지막 열을 제외한 모든 열의 이름을 검색하고 `tolist()` 메서드를 사용하여 목록으로 변환합니다.
3. `df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()` 목록을 연결합니다. 이렇게 하면 처음에 마지막 열 이름이 있는 새 목록이 생성되고 그 뒤에 원래 순서대로 다른 열 이름이 옵니다.
4. 새로운 열 순서를 데이터 프레임에 적용합니다: `df[df.columns[-1:].tolist() + df.columns[:-1].tolist()]`. 이렇게 하면 원하는 열 순서로 새 데이터 프레임이 생성됩니다.
Pandas로 기술 향상
pandas 라이브러리에는 처리, 조작 및 분석을 위한 다양한 기능이 있습니다. 데이터 프레임. 이 예에서는 마지막 열을 데이터 프레임의 첫 번째 위치로 이동하는 방법을 보여주었습니다. 이 기술은 데이터 세트 내의 특정 열을 재구성하고 집중하는 데 유용합니다.
라이브러리에는 처리 도구도 포함되어 있으므로 데이터 프레임 작업은 pandas의 한 측면일 뿐입니다. 시계열 및 기타 복잡한 데이터 구조. Python의 pandas 라이브러리에 능숙해지려면 다음과 같은 다양한 기능을 이해하는 것이 필수적입니다. 색인, 연쇄및 열 재정렬 – 모두 효과적인 데이터 관리에 중요합니다.
또한 pandas는 필터링, 집계 및 정리와 같은 다른 많은 작업을 지원하므로 데이터 분석 분야에서 없어서는 안 될 도구입니다. Pandas의 기능을 최대화하고 데이터 조작 노력을 향상시키기 위해 고급 주제와 기술을 탐색하는 것이 좋습니다.
