Pandas의 두 열에서 튜플을 만드는 방법

다음 기본 구문을 사용하여 Pandas DataFrame의 두 열에서 튜플을 만들 수 있습니다.

 df[' new_column '] = list(zip(df. column1 , df. column2 ))

이 특정 공식은 new_column 이라는 새 열을 생성합니다. 이 열은 DataFrame의 열 1 과 열 2 로 구성된 튜플입니다.

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas의 두 열에서 튜플 만들기

다양한 농구 선수에 대한 정보가 포함된 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정합니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists
0 to 18 5
1 B 22 7
2 C 19 7
3 D 14 9
4 E 14 12
5 F 11 9
6 G 20 9
7:28 a.m. 4

다음 구문을 사용하여 포인트 및 어시스트 열의 값으로 구성된 튜플인 Assist_points 라는 새 열을 만들 수 있습니다.

 #create new column that is a tuple of points and assists columns
df[' points_assists '] = list(zip(df. points , df. assists ))

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists points_assists
0 to 18 5 (18.5)
1 B 22 7 (22, 7)
2 C 19 7 (19, 7)
3 D 14 9 (14, 9)
4 E 14 12 (14, 12)
5 F 11 9 (11, 9)
6 G 20 9 (20, 9)
7:28 4 (28.4)

Assist_points 라는 새 열은 포인트 와 지원 열로 구성된 튜플입니다.

원하는 경우 튜플에 두 개 이상의 열을 포함할 수도 있습니다.

예를 들어 다음 코드는 DataFrame의 원래 세 열 값을 사용하는 튜플을 만드는 방법을 보여줍니다.

 #create new column that is a tuple of team, points and assists columns
df[' all_columns '] = list(zip(df. team , df. points , df. assists ))

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists all_columns
0 A 18 5 (A, 18, 5)
1 B 22 7 (B, 22, 7)
2 C 19 7 (C, 19, 7)
3 D 14 9 (D, 14, 9)
4 E 14 12 (E, 14, 12)
5 F 11 9 (F, 11, 9)
6 G 20 9 (G, 20, 9)
7 A.M. 28 4 (H.28.4)

이와 동일한 기본 구문을 사용하여 원하는 만큼의 열이 포함된 튜플 열을 만들 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 중복 행을 제거하는 방법
Pandas에서 중복 열을 제거하는 방법
팬더에서 중복을 계산하는 방법