[Python] 28. Pandas 데이터프레임 Rank 함수 사용하기

Pandas의 rank() 함수는 데이터프레임 또는 시리즈의 요소를 순위로 변환하는 데 사용되며, 주어진 데이터에서 각 요소의 순서를 확인하는 데 도움을 줍니다. 이 함수는 정렬된 순서대로 순위를 매기거나 사용자 지정 순위 메서드를 지원합니다. rank() 함수의 일반적인 사용법과 예제를 알아보겠습니다.

rank 함수 기본 사용

import pandas as pd

# 예제 데이터프레임 생성
data = {'이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        '점수': [85, 90, 75, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

# rank() 함수를 사용하여 '점수' 열의 순위 계산
df['순위'] = df['점수'].rank()

print(df)

결과 출력

       이름  점수 순위
0    Alice  85  2.0
1      Bob  90  3.0
2  Charlie  75  1.0
3    David  95  4.0

위 예제에서는 ‘점수’ 열을 기준으로 각 행의 순위를 계산하고 새로운 ‘순위’ 열을 데이터프레임에 추가합니다.

rank 함수의 주요 매개변수

method 옵션

method 매개변수는 동일한 값에 대한 순위 계산 방법을 지정합니다. 가능한 옵션은 다음과 같습니다:

1. "average" (기본값): 동일한 값들에 대해 평균 순위를 부여합니다.
2. "min": 동일한 값들에 대해 최소 순위를 부여합니다.
3. "max": 동일한 값들에 대해 최대 순위를 부여합니다.
4. "first": 데이터에서 처음 발견된 값에 더 높은 순위를 부여합니다.

import pandas as pd

data = {'A': [10, 20, 10, 30, 40],
        'B': [5, 10, 10, 15, 20]}
df = pd.DataFrame(data)

# 'A' 열의 순위를 계산 (기본값인 "average" 사용)
df['A_rank'] = df['A'].rank()
# 'B' 열의 순위를 계산 (method="min" 사용)
df['B_rank'] = df['B'].rank(method="min")

print(df)

출력 결과

    A   B  A_rank  B_rank
0  10   5     1.5     1.0
1  20  10     3.0     2.0
2  10  10     1.5     2.0
3  30  15     4.0     4.0
4  40  20     5.0     5.0

ascending 옵션

ascending 매개변수는 순위를 오름차순 또는 내림차순으로 매길지를 결정합니다. 기본값은 True이며, 오름차순으로 순위를 부여합니다.

import pandas as pd

data = {'A': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 'A' 열의 순위를 내림차순으로 계산
df['A_rank_desc'] = df['A'].rank(ascending=False)

print(df)

출력 결과

    A  A_rank_desc
0  10          5.0
1  20          4.0
2  30          3.0
3  40          2.0
4  50          1.0

na_option 옵션

na_option 매개변수는 누락된 값 (NA)에 대한 처리 방법을 설정합니다. 가능한 옵션은 다음과 같습니다.

1. "keep" (기본값): NA 값을 그대로 유지하고 순위 부여.
2. "top": NA 값을 가장 높은 순위로 간주하고 순위 부여.
3. "bottom": NA 값을 가장 낮은 순위로 간주하고 순위 부여.

import pandas as pd

data = {'A': [10, 20, None, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 'A' 열의 순위를 계산 (na_option="top" 사용)
df['A_rank'] = df['A'].rank(na_option="top")

print(df)

출력 결과

      A  A_rank
0  10.0     2.0
1  20.0     3.0
2   NaN     1.0
3  40.0     4.0
4  50.0     5.0

rank함수를 ai에 접목시키기

rank() 함수를 AI에 접목시키기 위해서는 구체적인 AI 모델 및 사용 사례에 따라 어떻게 사용할 것인지 결정해야 합니다. rank() 함수를 AI에 접목시키는 아이디어 중 하나는 다음과 같습니다.

AI를 사용하여 데이터 요소에 대한 예측 수행 후 순위 부여:

1. 데이터 수집: 먼저 예측하려는 대상에 관련된 데이터를 수집하고 정리합니다. 이 데이터는 모델을 훈련시키기 위한 훈련 데이터로 사용됩니다.
2. AI 모델 선택 및 훈련: AI 모델을 선택하고 데이터를 사용하여 모델을 훈련시킵니다. 예를 들어, 회귀 모델, 분류 모델, 또는 추천 시스템 모델을 사용할 수 있습니다. 모델은 예측을 수행할 것이므로 입력 변수와 예측 대상(타겟)을 지정해야 합니다.
3. 예측 수행: 훈련된 AI 모델을 사용하여 데이터의 예측을 수행합니다. 이 예측은 데이터프레임 또는 시리즈에 대한 숫자 예측값이 될 것입니다.
4. 순위 계산: 예측된 값에 대해 rank() 함수를 사용하여 순위를 계산합니다. 이것은 예측된 값들의 상대적인 순서를 파악하는 데 도움이 됩니다.
5. 순위 결과 통합: 순위를 계산한 결과를 데이터프레임에 추가하거나 다른 형태로 저장하여 결과를 시각화하거나 분석할 수 있습니다.

예를 들어, 영화 추천 시스템에서는 사용자에게 영화를 추천하는 데 AI 모델을 사용할 수 있습니다. 모델은 각 영화에 대한 사용자 선호도 예측을 수행하고, 그 예측된 선호도에 따라 영화를 순위 매길 수 있습니다. 이렇게 AI 모델을 사용하면 사용자에게 가장 관심 있는 영화를 추천하는 데 도움이 됩니다.

AI를 데이터 순위 부여에 접목시키는 방법은 사용 사례와 데이터에 따라 다양할 수 있으며, 위에서 설명한 방법은 일반적인 개념적인 접근 방식을 제공합니다. 구체적인 상황에 맞게 모델을 설계하고 데이터를 처리하여 순위 부여에 활용할 수 있습니다.

[Python] 29. Pandas 데이터프레임 apply 함수 사용하기

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