Pandas DataFrames 및 시리즈에 여러 필터를 효율적으로 적용하는 방법은 무엇입니까?

Pandas DataFrames 및 시리즈의 효율적인 필터링

Pandas DataFrames 및 시리즈의 데이터 필터링은 데이터 조작 및 분석에 필수적입니다. 여러 필터를 효율적으로 적용하려면 Pandas의 내장 연산자와 부울 인덱싱을 활용하는 것이 좋습니다.

DataFrame 또는 Series의 경우 아래 예와 같이 사전 형식으로 작업 및 값 목록을 제공합니다.

<code class="python">relops = {'>=': [1], '<=': [1]}

이러한 필터를 적용하려면:

<code class="python">import numpy as np

def boolean_filter(x, relops):
    filters = []
    for op, vals in relops.items():
        op_func = getattr(np, op)
        for val in vals:
            filters.append(op_func(x, val))

    return x[(np.logical_and(*filters))]

## Example:

df = pandas.DataFrame({'col1': [0, 1, 2], 'col2': [10, 11, 12]})

result = boolean_filter(df['col1'], {'>=': [1]})
print(result)

## Output:
# col1
# 1       1
# 2       2
# Name: col1</code>

부울 인덱싱을 활용하여 이 방법은 불필요한 복사를 피하고 특히 대규모 데이터 세트의 경우 매우 효율적입니다.

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