🐼 Pandas에서 열 추가 및 삭제하기: 실전 예제로 마스터하기

데이터 분석을 하다 보면 데이터프레임의 열을 추가하거나 삭제해야 할 때가 많습니다.

Pandas에서는 이를 간단하게 처리할 수 있는 다양한 방법을 제공합니다.

 

이 글에서는 열 추가와 열 삭제 방법을 실전 예제와 함께 정리해보겠습니다.

 

 

📌 예제 데이터프레임 생성

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '이름': ['철수', '영희', '민수'],
    '나이': [23, 25, 21],
    '성별': ['남', '여', '남']
})

 

 

 

✅ 열 추가하기

▶ 새로운 열 추가하기

새로운 열을 추가하려면 대괄호 []를 사용하여 열 이름을 지정하고 값을 할당하면 됩니다.

df['점수'] = [85, 90, 88]

또는 assign() 메서드를 사용하여 새로운 열을 추가할 수 있습니다.

df = df.assign(점수=[85, 90, 88])

 

▶ 조건에 따른 열 추가하기

조건을 기반으로 새로운 열을 추가할 수도 있습니다.

df['합격여부'] = df['점수'] >= 80

이렇게 하면 점수가 80 이상인 경우 True, 그렇지 않으면 False가 할당됩니다.

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❌ 열 삭제하기

▶ drop() 메서드 사용

drop() 메서드를 사용하여 특정 열을 삭제할 수 있습니다.

df = df.drop('점수', axis=1)

 

여러 열을 삭제하려면 리스트로 열 이름을 전달하면 됩니다.

df = df.drop(['점수', '합격여부'], axis=1)

 

inplace=True를 설정하면 원본 데이터프레임에서 직접 삭제됩니다.

 

df.drop('점수', axis=1, inplace=True)

 

▶ del 키워드 사용

del 키워드를 사용하여 열을 삭제할 수도 있습니다.

del df['점수']

▶ pop() 메서드 사용

pop() 메서드는 열을 삭제하고 해당 열을 반환합니다.

점수 = df.pop('점수')

이렇게 하면 '점수' 열이 삭제되고, 해당 열의 데이터가 점수 변수에 저장됩니다.

 

 

🧠 실전 팁

• 열을 추가할 때는 데이터의 길이가 기존 데이터프레임의 행 수와 일치해야 합니다.
• drop() 메서드를 사용할 때 axis=1을 설정해야 열이 삭제됩니다. axis=0은 행을 삭제합니다.
• inplace=True를 설정하면 원본 데이터프레임이 변경되므로 주의해야 합니다.