Pandas는 Python에서 데이터를 처리하고 분석하는 데 매우 유용한 라이브러리입니다. 특히, 데이터 프레임은 데이터를 효율적으로 조작하고 분석하기 위한 강력한 기능을 제공합니다. 이번 블로그 글에서는 Pandas 데이터 프레임의 변화를 추적하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터 프레임 생성하기

먼저, 데이터 프레임을 생성하는 방법을 알아보겠습니다. Pandas의 DataFrame 클래스를 사용하여 다양한 방법으로 데이터 프레임을 생성할 수 있습니다. 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

import pandas as pd

# 데이터 프레임 생성하기
data = {'이름': ['John', 'Emma', 'Tom'],
        '나이': [25, 28, 22],
        '성별': ['남', '여', '남']}
df = pd.DataFrame(data)

이렇게 하면 df라는 변수에 데이터 프레임이 생성됩니다. 데이터 프레임의 컬럼 이름과 해당 컬럼의 데이터를 딕셔너리 형태로 전달합니다.

데이터 프레임의 변화 추적하기

이제 데이터 프레임의 변화를 추적하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Pandas는 데이터 프레임의 변화를 추적하기 위해 diff() 메서드를 제공합니다. 이 메서드는 데이터 프레임의 현재 값과 이전 값과의 차이를 계산합니다.

# 데이터 프레임의 변화 추적하기
df_diff = df.diff()

위의 코드는 데이터 프레임 df의 변화를 추적하여 df_diff라는 새로운 데이터 프레임을 생성합니다. diff() 메서드의 디폴트 동작은 각 컬럼마다 이전 값과의 차이를 계산하는 것입니다.

추가 변화 추적하기

Pandas의 diff() 메서드는 기본적으로 이전 값과의 차이를 계산하므로, 첫 번째 행은 결측치로 나타나게 됩니다. 만약 첫 번째 행의 추가 변화를 추적하려면 shift() 메서드와 함께 사용할 수 있습니다.

# 추가 변화 추적하기
df_additional_diff = df.diff().shift(-1)

위의 코드는 첫 번째 행의 추가 변화를 추적하기 위해 diff() 메서드를 사용한 뒤, shift() 메서드를 호출하여 결과를 한 행 올립니다. 이렇게 함으로써 첫 번째 행의 추가 변화를 정확하게 추적할 수 있습니다.

결론

이번 블로그 글에서는 Pandas 데이터 프레임의 변화를 추적하는 방법에 대해 알아보았습니다. diff() 메서드를 사용하여 데이터 프레임의 현재 값과 이전 값과의 차이를 계산하고, shift() 메서드를 사용하여 추가적인 변화를 추적할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 프레임의 변화를 효과적으로 분석하고 관리할 수 있습니다. Pandas의 다양한 기능을 적절히 활용하여 데이터 분석 작업을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다.