Pandas는 파이썬에서 데이터 분석 및 조작을 위한 강력한 라이브러리입니다. 데이터 프레임은 표 형식의 데이터를 다루는 데 유용한 구조입니다. 이번 블로그에서는 데이터 프레임에서 수학적인 연산을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 구체적으로는 add, sub, mul, div와 같은 연산자를 사용하여 데이터 프레임을 연산하는 방법을 다룰 것입니다.

데이터 프레임 생성하기

먼저, 데이터 프레임을 생성하는 방법을 알아보겠습니다. Pandas의 DataFrame 클래스를 사용하여 데이터 프레임을 생성할 수 있습니다. 다음은 예시 데이터 프레임을 만드는 방법입니다.

import pandas as pd

data = {'col1': [1, 2, 3, 4],
        'col2': [5, 6, 7, 8],
        'col3': [9, 10, 11, 12]}

df = pd.DataFrame(data)

위 코드에서는 col1, col2, col3라는 세 개의 열을 가진 데이터 프레임을 생성합니다.

덧셈 연산 (addition)

데이터 프레임에서의 덧셈 연산은 각각의 요소에 대한 덧셈을 수행합니다. 다음은 add 연산자를 사용하여 두 개의 데이터 프레임을 더하는 예제입니다.

df1 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3],
                    'col2': [4, 5, 6]})

df2 = pd.DataFrame({'col1': [7, 8, 9],
                    'col2': [10, 11, 12]})

result = df1.add(df2)

결과는 다음과 같습니다.

   col1  col2
0     8    14
1    10    16
2    12    18

뺄셈 연산 (subtraction)

데이터 프레임에서의 뺄셈 연산은 각각의 요소에 대한 뺄셈을 수행합니다. 다음은 sub 연산자를 사용하여 두 개의 데이터 프레임을 빼는 예제입니다.

df1 = pd.DataFrame({'col1': [10, 20, 30],
                    'col2': [40, 50, 60]})

df2 = pd.DataFrame({'col1': [5, 10, 15],
                    'col2': [20, 25, 30]})

result = df1.sub(df2)

결과는 다음과 같습니다.

   col1  col2
0     5    20
1    10    25
2    15    30

곱셈 연산 (multiplication)

데이터 프레임에서의 곱셈 연산은 각각의 요소에 대한 곱셈을 수행합니다. 다음은 mul 연산자를 사용하여 두 개의 데이터 프레임을 곱하는 예제입니다.

df1 = pd.DataFrame({'col1': [2, 4, 6],
                    'col2': [8, 10, 12]})

df2 = pd.DataFrame({'col1': [3, 6, 9],
                    'col2': [12, 15, 18]})

result = df1.mul(df2)

결과는 다음과 같습니다.

   col1  col2
0     6    96
1    24   150
2    54   216

나눗셈 연산 (division)

데이터 프레임에서의 나눗셈 연산은 각각의 요소에 대한 나눗셈을 수행합니다. 다음은 div 연산자를 사용하여 두 개의 데이터 프레임을 나누는 예제입니다.

df1 = pd.DataFrame({'col1': [10, 20, 30],
                    'col2': [40, 50, 60]})

df2 = pd.DataFrame({'col1': [2, 4, 6],
                    'col2': [8, 10, 12]})

result = df1.div(df2)

결과는 다음과 같습니다.

   col1  col2
0   5.0   5.0
1   5.0   5.0
2   5.0   5.0

결론

Pandas를 사용하면 데이터 프레임에서 간단한 수학적 연산을 쉽게 수행할 수 있습니다. add, sub, mul, div와 같은 연산자를 사용하여 데이터 프레임을 원하는 방식으로 조작할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 분석과 조작 작업을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다.