파이썬의 데이터 분석 라이브러리인 pandas는 강력하면서도 유연한 기능을 제공합니다. 이러한 기능 중 하나는 이벤트 처리입니다. 이벤트 처리란 데이터프레임의 특정 이벤트 발생 시 원하는 작업을 수행하는 것을 말합니다.

pandas에서 이벤트 처리를 할 때는 다양한 방법을 사용할 수 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 가장 널리 사용되는 두 가지 방법을 소개해드리겠습니다.

1. 조건에 맞는 행만 선택하기

첫 번째로, 특정 조건에 맞는 행만 선택하는 방법입니다. 이는 DataFrame 객체의 조건부 인덱싱을 사용하여 구현할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, 6, 7, 8]})

# 조건에 맞는 행 선택
condition = df['A'] > 2
selected_rows = df[condition]

print(selected_rows)

결과:

   A  B
2  3  7
3  4  8

위의 예제에서는 A 컬럼의 값이 2보다 큰 행만 선택하여 출력하는 예제입니다.

2. 특정 이벤트 처리 함수 사용하기

두 번째로, 특정 이벤트 처리 함수를 사용하는 방법입니다. pandas는 DataFrame 객체의 apply() 메서드를 사용하여 이벤트 처리 함수를 적용할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, 6, 7, 8]})

# 이벤트 처리 함수 정의
def process_row(row):
    return row['A'] * row['B']

# 이벤트 처리 함수 적용
df['C'] = df.apply(process_row, axis=1)

print(df)

결과:

   A  B   C
0  1  5   5
1  2  6  12
2  3  7  21
3  4  8  32

위의 예제에서는 apply() 메서드를 사용하여 process_row() 함수를 적용하여 새로운 컬럼 C를 생성합니다. 이벤트 처리 함수는 각 행에 대해 적용되어서 해당 행의 A와 B 값을 곱한 결과가 C 컬럼에 저장됩니다.

결론

pandas 데이터프레임에서 이벤트 처리를 할 때는 조건부 인덱싱이나 apply() 메서드를 사용할 수 있습니다. 이러한 기능을 활용하여 데이터프레임의 특정 이벤트 처리를 간편하게 구현할 수 있습니다.