열 추가, 이름 변경, 삭제

실제 분석에서는 열의 형태를 바꾸어야 합니다. 새 열을 추가하고, 이해하기 어려운 열의 이름을 바꾸고, 불필요한 열을 삭제하여 표가 지금 해결하려는 질문에 답하도록 만듭니다. ✂️

새 이름에 값을 할당하기만 하면 새 열을 만들 수 있습니다. 아직 존재하지 않는 이름이라면 pandas가 즉시 열을 추가합니다.

새 열은 기존 열에 벡터화된 계산을 적용해 만드는 경우가 많습니다. Pandas는 반복문 없이 모든 행에 수식을 한 번에 적용합니다.

하나의 값을 할당하면 pandas가 그 값을 모든 행에 브로드캐스트합니다. 데이터 묶음에 출처 레이블이나 표시를 붙일 때 편리합니다.

rename 메서드는 매핑 dict를 사용해 혼란스러운 머리글을 명확한 이름으로 바꿉니다. 좋은 이름을 사용하면 나중의 코드가 일반 문장처럼 읽힙니다.

같은 dict에 여러 쌍을 전달하면 한 번의 호출로 여러 열의 이름을 바꿀 수 있습니다. 바꾸지 않은 열은 원래 이름을 그대로 유지합니다.

drop 메서드는 이름으로 열을 삭제합니다. 행이 아니라 열을 대상으로 하려면 axis=1 또는 더 명확한 columns 인수를 사용하세요.

목록을 drop에 전달하면 여러 열을 한 번에 삭제할 수 있습니다. 불필요한 부분을 덜어 내면 표의 핵심이 선명해지고 훑어보기도 빨라집니다.

기본적으로 rename과 drop은 새 DataFrame을 반환하며 원본은 그대로 둡니다. 변경 사항을 유지하려면 결과를 저장하세요.

열을 마지막이 아니라 특정 위치에 넣고 싶으신가요? insert 메서드는 다른 열 사이에서 지정한 인덱스 위치에 열을 배치합니다.

원하는 순서대로 열을 선택하면 간단히 순서를 바꿀 수 있습니다. 새 열 목록을 사용하면 배치를 완전히 제어할 수 있습니다.

추가할 때는 할당하고, 명확하게 할 때는 rename을 사용하며, 불필요한 부분은 drop으로 삭제하세요. 결과를 다시 할당하면 표가 분석에 꼭 맞게 정리됩니다. 🧩