[polars] Boolean 컬럼에 대한 count와 sum

이번 글에서는 polars에서 Boolean 컬럼에 대한 count와 sum의 차이에 대해서 알아 보겠습니다.

기본 개념

polars에서 Boolean 컬럼을 대상으로 count()와 sum()을 수행했을 때의 기본 동작 원리는 다음과 같습니다.

1. count()
   • count()는 해당 컬럼의 “전체 값 개수”(결측값 제외)를 반환합니다.
   • 즉, True, False 값뿐만 아니라, None(결측값)이 없는 값들의 개수를 반환합니다.
2. sum()
   • sum()은 Boolean 값에서 True를 1, False를 0으로 변환하여 합산합니다.
   • 즉, 해당 컬럼에서 True 값의 개수를 반환하는 것과 같습니다.
   • None 값은 합산에서 제외됩니다.

코드

예시 코드를 통해 확인한 결과는 아래와 같습니다.

count 연산의 결과가 의미하는 것은 None이 아닌 행이 5개 있다는 것이고, sum 연산의 결과는 True인 행이 3개 있다는 것을 의미합니다.

import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    "bool_col": [True, False, True, None, True, False, None]
})

count_result = df.select(pl.col("bool_col").count())
sum_result = df.select(pl.col("bool_col").sum())

print("count() 결과:", count_result)
# count() 결과:
# ┌──────────┐
# │ bool_col │
# │ ---      │
# │ u32      │
# ╞══════════╡
# │ 5        │
# └──────────┘

print("sum() 결과:", sum_result)
# sum() 결과:
# ┌──────────┐
# │ bool_col │
# │ ---      │
# │ u32      │
# ╞══════════╡
# │ 3        │
# └──────────┘