데이터 분석을 위한 Pandas Shift 메소드 사용 방법

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Omar C. Williams

Updated on 2023. 8. 17.

Python에서 데이터 작업을 할 때, Pandas 라이브러리의 역할을 무시할 수 없습니다. 이것은 데이터 분석 및 조작을 위한 풍부하고 직관적인 기능을 제공합니다. 이 중 하나가 Pandas Shift 메소드입니다.

이 메소드는 데이터 탐색 및 시계열 분석에서 중요한 역할을 합니다. 그러나 이것이 정확히 무엇이며, 데이터 분석에 효과적으로 사용하는 방법은 무엇일까요? 이 기사에서는 이러한 질문들에 대답하고 더 많은 내용을 다룹니다.

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Pandas Shift 메소드 이해하기

Pandas Shift 메소드는 Python의 Pandas 라이브러리의 내장 함수로, DataFrame 내의 값을 이동(또는 지연)시키는 데 주로 사용됩니다. Shift 메소드는 데이터 프레임을 선택한 축을 따라 데이터를 이동시킬 수 있는 강력한 도구로서, 시계열 데이터를 처리하고 데이터 탐색 분석 (EDA)을 수행하며 DataFrame 조작을 관리하는 데 도움을 줍니다.

Pandas Shift 메소드를 더 잘 이해하기 위해, 구문에 대해 알아보겠습니다:

DataFrame.shift(periods=1, freq=None, axis=0, fill_value=None)

여기서 periods는 선택한 축을 따라 이동할 수 (지연될 수) 있는 정수 값입니다. freq는 선택 사항이며, 날짜 및 시간 이동을 위해 'D', 'W', 'M'과 같은 주파수 문자열이나 DateOffset을 지정하는 데 사용됩니다. axis 매개변수는 이동이 수직 (0 또는 'index')인지 수평 (1 또는 'columns')인지를 정의합니다. 마지막으로, fill_value는 이동된 데이터에서 NA/NaN 값을 채우기 위해 사용되는 선택적 매개변수입니다.

실무에서 Pandas Shift 메소드 활용하기

기본 구문에 대한 이해가 있으므로, 실습 예제를 통해 Pandas Shift 메소드를 어떻게 사용하는지 알아보겠습니다.

특정 조건에 따라 Pandas DataFrame 이동하기

Shift 메소드의 가장 일반적인 응용 중 하나는 특정 조건에 따라 DataFrame을 이동시키는 것입니다. 이것은 탐색적 데이터 분석 및 데이터 클리닝에서 특히 유용합니다. 다음은 기본 예제입니다:

import pandas as pd
 
# 간단한 DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]})
 
# 'A' 열을 2칸 이동시킴
df['A'] = df['A'].shift(2)
 
# 이동 연산 후의 DataFrame
print(df)

위의 코드 조각에서는 먼저 'A'와 'B' 두 개의 열로 구성된 간단한 DataFrame을 만듭니다. 그런 다음 shift() 함수를 사용하여 'A' 열을 2칸 아래로 이동시킵니다. 그 결과, 'A' 열의 처음 두 값은 NaN이 되고, 나머지 값은 아래로 이동됩니다.

시계열 데이터의 Pandas Shift 메소드

Shift 메소드는 시계열 데이터 작업 시에 유용합니다. 이를 통해 과거 데이터를 기반으로 미래 값을 예측하는 모델에 핵심적인 지연 피쳐를 생성할 수 있습니다.

import pandas as pd
 
# 시계열 DataFrame 생성
dates = pd.date_range(start='1/1/2023', periods=5)
ts_df = pd.DataFrame({'Value': [10, 20, 30, 40, 50]}, index=dates)
 
# 'Value' 열을 1 기간만큼 이동시킴
ts_df['Lagged_Value'] = ts_df['Value'].shift(1)
 
# 이동 연산 후의 시계열 DataFrame
print(ts_df)

이 예제에서는 인덱스가 날짜로 구성되고 'Value' 열에 일부 임의의 값을 포함하는 시계열 DataFrame을 만듭니다. 그런 다음 Shift 메소드를 사용하여 'Value' 열을 한 기간만큼 이동시켜 'Lagged_Value' 열을 생성합니다.

Pandas Shift 메소드는 현재 값과 과거 값들을 쉽게 비교할 수 있게 해주기 때문에 시계열 데이터와 함께 작업하는 데 매우 유용한 도구입니다. 이 기술은 시계열 분석 및 예측 모델에서 과거의 추세와 패턴이 미래의 예측에 영향을 미치는 경우에 기본적으로 사용됩니다.

탐색적 데이터 분석을 위한 Pandas Shift 함수 사용하기

탐색적 데이터 분석 (EDA)은 데이터 분석 과정에서 중요한 단계이며, Pandas Shift 메소드는 이 과정에 도움이 됩니다. DataFrame을 조작하여 숨겨진 패턴과 동향을 발견할 수 있는 방법을 제공합니다.

예를 들어, DataFrame의 연속적인 데이터 포인트 사이의 차이를 계산하기 위해 Shift 메소드를 사용할 수 있습니다. 이는 시계열 데이터에서 시간에 따른 변화를 강조하거나 데이터 세트에서 급격한 변화를 강조할 수 있습니다.

다음은 예제입니다:

import pandas as pd
 
# DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'Value': range(10)})
 
# 연속된 데이터 포인트 간 차이 계산
df['Difference'] = df['Value'] - df['Value'].shift(1)
 
print(df)

이 예제에서는 Shift 함수를 사용하여 'Value' 열의 각 연속된 데이터 포인트 사이의 차이를 계산하는 방법을 보여줍니다. 결과인 'Difference' 열은 이전 행과의 차이를 보여줍니다.

Pandas에서의 Lag와 Shift의 차이

Pandas 라이브러리의 맥락에서 'lag'와 'shift'라는 용어는 서로 바꿔서 사용될 수 있지만, 약간의 차이가 있습니다.

'lag'는 데이터를 수집하거나 비교하기 위해 고정된 시간 기간을 나타냅니다. 예를 들어, 현재 주의 판매량과 일주일 전의 판매량을 비교할 수도 있습니다. 여기서 'lag'는 일주일입니다.

한편, shift() 함수는 이러한 lag 연산을 수행하는 메소드입니다. 따라서 본질적으로 'lag'는 개념이고, 'shift'는 작업입니다.

이제 Pandas Shift 메소드에 대해 자주하는 질문에 대답해 보겠습니다.

자주하는 질문

1. Pandas Shift 메소드란 무엇인가요?

Pandas Shift 메소드는 Pandas 라이브러리에서 제공하는 함수로, DataFrame 내의 값을 지정한 축을 따라 이동(밀기)시키거나 지연시키는 데 사용됩니다.

2. Pandas Shift 메소드는 특정 데이터프레임 열에 적용할 수 있나요?

네, Pandas Shift 메소드는 특정 DataFrame 열에 적용할 수 있습니다. 이를 위해서는 해당 열에서 메소드를 호출하면 됩니다.

3. Pandas Shift 메소드의 fill_value 매개변수의 값은 무엇이어야 하나요?

Pandas Shift 메소드의 fill_value 매개변수는 이동 연산으로 인해 발생하는 NaN 값을 대체할 값으로 사용할 수 있습니다. fill_value를 지정하지 않으면 메소드는 기본값으로 NaN을 사용합니다.