본문 바로가기

Programming/python

pandas 연산자를 이용해서 데이터 컬럼 추가하기

728x90
반응형

코드 예시

 

import pandas as pd

shopping_list = { 
    'name': ['shampoo', 'ramen', 'beer', 'eggs'],
    'price': [12000, 600, 2500, 50],
    'quantity': [1, 5, 4, 30]
}
 
shopping_list = pd.DataFrame({
    'name': shopping_list['name'],
    'price': shopping_list['price'],
    'quantity': shopping_list['quantity']
})

print(shopping_list, '\n')

 

 

다음과 같이 내가 장 볼 때 구매해야 할 목록을 작성한 데이터 표가 있다고 생각해보자

 

 

품목들의 가격과 수량을 가리키는 컬럼들이 있지만 각 품목의 총 구매비용을 나타내는 컬럼이 없다.

 

만약 내가 이 데이터 프레임에 각 품목의 총 구매비용의 컬럼을 삽입하거나 생성하고 싶으면 간단한 연산자를 통해서 추가할 수 있다.

 


 

 

간단하게 각 품목의 총 구매비용은 결국 price(가격) *(곱하기) quantity(수량)이니까 이것을 코드로 나타내면 다음과 같다.

 

cost_all = shopping_list['price'] * shopping_list['quantity']
shopping_list['cost_all'] = cost_all

 

우선 cost_all(각 품목의 총 구매 비용)이라는 변수를 생성해주고 그 안에 price인덱스의 값들과 quantity인덱스의 값들을 서로 곱해준 다음 그 값을 shopping_list의 'cost_all'인덱스(컬럼)에 넣어준다.

 

완전한 코드는 다음과 같다.

 

import pandas as pd

shopping_list = { 
    'name': ['shampoo', 'ramen', 'beer', 'eggs'],
    'price': [12000, 600, 2500, 50],
    'quantity': [1, 5, 4, 30]
}
 
shopping_list = pd.DataFrame({
    'name': shopping_list['name'],
    'price': shopping_list['price'],
    'quantity': shopping_list['quantity']
})

print(shopping_list, '\n')

# 연산자를 활용하여 총 구매해야 할 가격 구하기
cost_all = shopping_list['price'] * shopping_list['quantity']
shopping_list['cost_all'] = cost_all
print(shopping_list)

 

 

결괏값:

 

 

첫 번째 출력문에 없던 cost_all이라는 컬럼이 새로 생성된 것을 확인할 수 있다.

 

 

끗!

728x90
반응형