방향 이 글은 데이터 분석에서 일상적으로 사용하는 filter 함수인 query, boolean masking, isin의 성능 비교 및 상황에 맞는 사용 방법에 대해 설명합니다. DataFrame.query() query 매서드는 유용성 대비 사람들이 많이 사용하지 않는 기능인 것 같습니다. 보통 100,000개 이상 row를 다룰 때 성능이 좋다고 알려져있는데, 사실 성능보다는 어떤 조건으로 필터링을 했는지 직관적으로 알 수 있고, 코드를 간결하게 쓸 수 있는 점에서 유용하게 쓰일 수 있습니다. 장점 필터링을 단순하게 표현할 수 있습니다. import pandas as pd import numpy as np # row 100만개, column 3개 df 생성 df = pd.DataFrame(10+60..
