Dataframe에서 특정 행에 대한 항목이 없을때

DataFrame에서 특정 행이 없는 경우에 대처하는 방법은 상황에 따라 다르게 접근할 수 있습니다. 여기에는 몇 가지 일반적인 상황과 해결책을 소개하겠습니다.

 

1. 특정 조건을 만족하는 행이 없는 경우 확인

pandas를 사용하여 특정 조건을 만족하는 행을 필터링할 때, 만약 해당 조건을 만족하는 행이 없다면 결과는 빈 DataFrame이 됩니다. 이 경우 .empty 속성을 사용하여 DataFrame이 비어 있는지 확인할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 샘플 데이터 생성
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [28, 34, 29, 32],
        'City': ['New York', 'Paris', 'Berlin', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 'Age'가 100 이상인 행 필터링
filtered_df = df[df['Age'] >= 100]

# 결과가 비어 있는지 확인
if filtered_df.empty:
    print('조건을 만족하는 행이 없습니다.')
else:
    print(filtered_df)

 

2. 특정 인덱스의 행이 존재하는지 확인

DataFrame에서 특정 인덱스의 행이 존재하는지 확인하려면, in 키워드를 사용하여 인덱스가 DataFrame의 인덱스 목록에 있는지 확인할 수 있습니다.

# 인덱스가 5인 행이 있는지 확인
if 5 in df.index:
    print('인덱스 5의 행이 존재합니다.')
else:
    print('인덱스 5의 행이 존재하지 않습니다.')

 

3. 특정 값이나 조건을 만족하는 행이 존재하는지 확인

any() 함수를 사용하여 DataFrame의 열에 대해 특정 조건을 만족하는 값이 하나라도 있는지 확인할 수 있습니다.

# 'City' 열에 'Seoul'이라는 값이 있는지 확인
if (df['City'] == 'Seoul').any():
    print('Seoul이 City 열에 존재합니다.')
else:
    print('Seoul이 City 열에 존재하지 않습니다.')

 

4. 특정 행이 없을 때 기본값 설정

DataFrame에서 특정 조건을 만족하는 행이 없을 때, 기본값을 설정하거나 대체하는 로직이 필요할 수 있습니다. 이 경우, 빈 DataFrame을 확인한 후 필요한 조치를 취할 수 있습니다.

예를 들어, 특정 조건을 만족하는 행이 없을 경우 새로운 행을 추가할 수 있습니다:

if filtered_df.empty:
    # 조건을 만족하는 행이 없으므로 새 행 추가
    new_row = {'Name': 'Default', 'Age': 0, 'City': 'Unknown'}
    df = df.append(new_row, ignore_index=True)
    print('새로운 행이 추가되었습니다.')
    print(df)

 

이러한 방법을 통해 DataFrame에서 특정 행이 없는 상황을 다룰 수 있으며, 상황에 따라 적절한 조치를 취할 수 있습니다.