이번 포스팅에서는 Python의 pandas DataFrame 에서 여러개 칼럼의 조건을 일부(any)만 또는 전부(all) 만족하는 행 가져오기하는 방법을 소개하겠습니다. 

 

pandas DataFrame의 any(), all() 메소드를 이용하면 매우 간단하게 조건을 만족하는 행을 색인해서 가져올 수 있습니다. 

 

(1) pandas DataFrame 의 칼럼 중에서 1개 이상의 칼럼이 True 인 행 가져오기: pd.DataFrame.any(axis=1)

(2) pandas DataFrame 의 칼럼 중에서 모든 칼럼이 True 인 행 가져오기: pd.DataFrame.all(axis=1)

 

 

pandas DataFrae any(axis=1), all(axis=1)

 

 

 

먼저, 예제로 사용할 간단한 pandas DataFrame 을 만들어 보겠습니다. 4개의 칼럼을 가지고 있고, 결측값도 하나 넣어습니다. 

 

import pandas as pd
import numpy as np

## creating a sample DataFrame with 4 columns
df = pd.DataFrame({
    'x1': [0, 1, 2, 3, 4], 
    'x2': [-2, -1, 0, 1, 3], 
    'x3': [-4, -3, -2, -1, -4], 
    'x4': [np.nan, 0, 2, 3, -10]
})

print(df)
#    x1  x2  x3    x4
# 0   0  -2  -4   NaN
# 1   1  -1  -3   0.0
# 2   2   0  -2   2.0
# 3   3   1  -1   3.0
# 4   4   3  -4 -10.0

 

 

 

(1) pandas DataFrame 의 칼럼 중에서 1개 이상의 칼럼이 True 인 행 가져오기: pd.DataFrame.any(axis=1)

 

아래처럼 np.abs(df) > 2 를 하면 모든 칼럼의 모든 행에 대해서 절대값(absolute value)이 2보다 큰지 아닌지 여부에 대해 True/False 블리언 값을 반환합니다. 

 

## returns boolean for all columns and rows
np.abs(df) > 2

# 	x1	   x2	   x3	   x4
# 0	False	False	True	False
# 1	False	False	True	False
# 2	False	False	False	False
# 3	True	False	False	True
# 4	True	True	True	True

 

 

이제 칼럼 4개 중에서 절대값(absolute value)이 2보다 큰 값이 단 하나라도 존재하는 행을 가져와 보겠습니다. 이때 '칼럼들에 대해 단 하나라도 존재하면'이라는 조건 판단은 pandas.DataFrame.any(axis=1) 메소드를 사용하면 편리합니다. 

 

any(axis =1) 에서 axis=1 을 설정해주면 칼럼 축을 기준으로 조건 만족여부를 평가합니다. 기본설정값이 axis=0 이므로 반드시 명시적으로 any(axis=1) 처럼 축을 지정해주어야 합니다. 

 

결측값이 있어도 다른 칼럼에서 조건을 만족하면 해당 행을 가져옵니다. 

 

## (1) DataFrame.any(axis=0, bool_only=None, skipna=True, level=None, **kwargs)
## pd.DataFrame.any(): Return whether any element is True, potentially over an axis.

df[(np.abs(df) > 2).any(axis=1)]
#    x1	x2	x3	x4
# 0	 0	-2	-4	NaN
# 1	 1	-1	-3	0.0
# 3	 3	1	-1	3.0
# 4	 4	3	-4	-10.0

 

 

 

pandas.DataFrame.any(axis=1) 메소드를 사용하지 않고, 아래처럼 블리언 값(True=1, False=0)을 칼럼 축으로 더해서(sum(axis=1)), 그 더한 값이 0보다 큰 행을 인덱싱해서 가져오는 방법을 써도 되긴 합니다. 

 

## or equivalantly
df[(np.abs(df) > 2).sum(axis=1) > 0]

#    x1	x2	x3	x4
# 0	 0	-2	-4	NaN
# 1	 1	-1	-3	0.0
# 3	 3	1	-1	3.0
# 4	 4	3	-4	-10.0

 

 

 

 

(2) pandas DataFrame 의 칼럼 중에서 모든 칼럼이 True 인 행 가져오기: pd.DataFrame.all(axis=1)

 

이번에는 pandas.DataFrame.all(axis=1)을 이용해서 DataFrame에 있는 4개의 모든 칼럼이 조건을 만족하는 행만 가져오기를 해보겠습니다. 

 

## DataFrame.all(axis=0, bool_only=None, skipna=True, level=None, **kwargs)
## Return whether all elements are True, potentially over an axis.

df[(np.abs(df) > 2).all(axis=1)]
#    x1	  x2	 x3	  x4
# 4	 4	3	-4	-10.0

 

 

 

아래는 pandas.DataFrame.all() 메소드를 사용하지 않고, 대신에 조건 만족여부에 대한 블리언 값을 칼럼 축으로 전부 더한 후, 이 블리언 합이 칼럼 개수와 동일한 행을 가져와본 것입니다. 위의 pandas.DataFrame.all(axis=1) 보다 코드가 좀더 길고 복잡합니다. 

 

## or, equivalently
df[(np.abs(df) > 2).sum(axis=1) == df.shape[1]]

#     x1	 x2	 x3	 x4
# 4	 4	3	-4	-10.0

 

[ Reference ]

* pandas.DataFrame.any() : https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.any.html  
* pandas.DataFrame.all(): https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.all.html

 

 

이번 포스팅이 많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

행복한 데이터 과학자 되세요! :-)

 

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Posted by Rfriend

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