[python] 데이터 필터링하기

11 Dec 2023

python

데이터 분석에서 데이터 필터링은 매우 중요합니다. 특정 조건을 만족하는 데이터만 선택하여 작업을 수행할 수 있습니다. Python을 사용하여 데이터를 필터링하는 몇 가지 일반적인 방법을 알아보겠습니다.

1. Pandas 라이브러리를 사용한 데이터 필터링

Pandas는 데이터 조작 및 분석을 위한 라이브러리로, 데이터를 필터링하는 데 매우 유용합니다. 예를 들어, 나이가 30 이상인 사용자들의 데이터를 필터링하려면 다음과 같이 할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
data = {'이름': ['철수', '영희', '민수', '지영'],
        '나이': [25, 30, 28, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 나이가 30 이상인 데이터 필터링
filtered_data = df[df['나이'] >= 30]
print(filtered_data)

2. List Comprehension을 사용한 데이터 필터링

Python의 List Comprehension을 사용하여 데이터를 간단하게 필터링할 수도 있습니다. 예를 들어, 특정 조건을 만족하는 숫자만 선택하여 새로운 리스트를 생성하는 방법은 다음과 같습니다.

# 숫자 리스트 생성
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 짝수만 필터링
filtered_numbers = [x for x in numbers if x % 2 == 0]
print(filtered_numbers)

이러한 방법을 사용하여 데이터를 필터링할 수 있습니다. 데이터 필터링은 데이터 분석 및 가공 작업에서 매우 유용하며, Python의 다양한 기능을 활용하여 효율적으로 수행할 수 있습니다.

1. Pandas 라이브러리를 사용한 데이터 필터링

2. List Comprehension을 사용한 데이터 필터링

참고 자료