[Python] Pandas DataFrame에서 for문을 이용해 특정 컬럼 값 변경하기

pandas를 사용하다 보면 DataFrame의 각 행을 순회하면서 특정 컬럼의 값을 조건에 따라 변경해야 할 때가 있습니다. 가장 직관적인 방법은 for문을 사용하는 것이며, 본 글에서는 그 기본 사용법을 소개합니다.

1. 예시 데이터프레임 생성

우선 간단한 예시 데이터프레임을 생성합니다.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'score': [85, 90, 78]
})

2. for문으로 특정 컬럼 값 변경

이제 for문을 통해 score 컬럼이 80보다 작은 경우, 해당 값을 80으로 변경해보겠습니다.

for idx, row in df.iterrows():
    if row['score'] < 80:
        df.at[idx, 'score'] = 80  # 조건을 만족하면 값 변경

이 코드는 각 행을 순회하면서 조건(score < 80)에 맞는 경우에만 값을 수정합니다.

3. 결과 확인

print(df)

출력 결과는 다음과 같습니다:

     name  score
0   Alice     85
1     Bob     90
2  Charlie     80

4. 주의사항 및 팁

• df.iterrows()는 성능상 작은 규모의 데이터에 적합합니다. 수천, 수만 건 이상인 경우에는 apply() 함수나 벡터 연산을 사용하는 것이 훨씬 효율적입니다.
• 값을 수정할 때는 df.at[idx, '컬럼명'] = 값 형태를 사용하는 것이 가장 안전하고 빠릅니다.

5. 대안: apply()를 활용한 방법

만약 성능이 중요하거나 더 간결한 코드가 필요하다면, apply()를 이용한 방법도 고려해볼 수 있습니다.

df['score'] = df['score'].apply(lambda x: 80 if x < 80 else x)

이 방법은 속도 면에서 효율적이며, 조건이 복잡하지 않을 경우 추천됩니다.

정리

• DataFrame의 각 행을 for문으로 순회하고 조건에 따라 값을 수정할 수 있습니다.
• df.at[]을 사용하면 특정 셀의 값을 안전하게 수정할 수 있습니다.
• 데이터 규모가 크다면 apply()나 벡터 연산을 사용하는 것이 좋습니다.