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파이썬 reduce 함수 사용법

reduce 함수

파이썬의 functools 내장 모듈의 reduce() 함수는 여러 개의 데이터를 대상으로 주로 누적 집계를 내기 위해서 사용합니다.

기본 문법은 다음과 같은데요. 기본적으로 초기값을 기준으로 데이터를 루프 돌면서 집계 함수를 계속해서 적용하면서 데이터를 누적하는 방식으로 작동합니다.

reduce(집계 함수, 순회 가능한 데이터[, 초기값])

여기서, 집계 함수는 두개의 인자를 받아야 하는데요. 첫번째 인자는 누적자(accumulator), 두번째 인자는 현재값(current value)가 넘어오게 됩니다. 누적자는 함수 실행의 시작부터 끝까지 계속해서 재사용되는 값이고, 현재값은 루프 돌면서 계속해서 바뀌는 값입니다.

실습 데이터 생성

파이썬 인터프리터에서 다음과 같이 유저 5명의 데이터를 임의로 생성합니다. 5개의 dictionary를 담고 있는 list 입니다.

>>> users = [{'mail': 'gregorythomas@gmail.com', 'name': 'Brett Holland', 'sex': 'M', 'age': 73},
... {'mail': 'hintoncynthia@hotmail.com', 'name': 'Madison Martinez', 'sex': 'F', 'age': 29},
... {'mail': 'wwagner@gmail.com', 'name': 'Michael Jenkins', 'sex': 'M', 'age': 51},
... {'mail': 'daniel79@gmail.com', 'name': 'Karen Rodriguez', 'sex': 'F', 'age': 32},
... {'mail': 'ujackson@gmail.com', 'name': 'Amber Rhodes', 'sex': 'F', 'age': 42}]

임포트

reduce()는 내장 함수가 아니기 때문에 functools 내장 모듈을 통해서 임포트를 해줘야 사용할 수 있습니다.

>>> from functools import reduce

나이 합계 구하기

그럼, 실습 데이터를 대상으로 reduce() 함수를 사용해서 유저들의 나이의 합을 구해보도록 하겠습니다.

>>> reduce(lambda acc, cur: acc + cur["age"], users, 0)
227

누작자에 초기값 0이 세팅되고, 그 다음 각 유저의 나이가 집계 함수에 의해서 계속해서 더해지게 됩니다.

다음과 같이 reduce() 함수의 실행 과정을 직접 따라가보면 좀 더 이해가 쉬우실 것입니다.

>>> 0
0
>>> 0 + 73
73
>>> 73 + 29
102
>>> 102 + 51
153
>>> 153 + 32
185
>>> 185 + 42
227

이메일 목록 구하기

유저 이메일 목록도 reduce() 함수를 이용하면 어렵지 않게 만들어 낼 수 있습니다.

>>> reduce(lambda acc, cur: acc + [cur["mail"]], users, [])
['gregorythomas@gmail.com', 'hintoncynthia@hotmail.com', 'wwagner@gmail.com', 'daniel79@gmail.com', 'ujackson@gmail.com']

마찬가지로 reduce() 함수의 실행 과정을 직접 따라가보겠습니다.

>>> []
[]
>>> [] + ['gregorythomas@gmail.com']
['gregorythomas@gmail.com']
>>> ['gregorythomas@gmail.com'] + ['hintoncynthia@hotmail.com']
['gregorythomas@gmail.com', 'hintoncynthia@hotmail.com']
>>> ['gregorythomas@gmail.com', 'hintoncynthia@hotmail.com'] + ['wwagner@gmail.com']
['gregorythomas@gmail.com', 'hintoncynthia@hotmail.com', 'wwagner@gmail.com']
>>> ['gregorythomas@gmail.com', 'hintoncynthia@hotmail.com', 'wwagner@gmail.com'] + ['daniel79@gmail.com']
['gregorythomas@gmail.com', 'hintoncynthia@hotmail.com', 'wwagner@gmail.com', 'daniel79@gmail.com']
>>> ['gregorythomas@gmail.com', 'hintoncynthia@hotmail.com', 'wwagner@gmail.com', 'daniel79@gmail.com'] + ['ujackson@gmail.com']
['gregorythomas@gmail.com', 'hintoncynthia@hotmail.com', 'wwagner@gmail.com', 'daniel79@gmail.com', 'ujackson@gmail.com']

성별로 분류 하기

reduce() 함수는 데이터 그룹핑(data grouping)과 같이 좀 더 복잡한 누적 집계에도 활용될 수 있습니다.

예를 들어, 유저 이름을 성별에 따라 분류해보도록 하겠습니다. 람다 함수를 사용하기에는 다소 복잡한 케이스이므로, names_by_sex()라는 함수를 하나 선언하도록 하겠습니다.

>>> def names_by_sex(acc, cur):
...     sex = cur["sex"]
...     if sex not in acc:
...         acc[sex] = []
...     acc[sex].append(cur["name"])
...     return acc
...

reduce() 함수에 names_by_sex 함수를 인자로 넘기면, 성별을 키로 이름 list를 값으로 갖는 dictionary를 얻게 됩니다.

>>> reduce(names_by_sex, users, {})
{'M': ['Brett Holland', 'Michael Jenkins'], 'F': ['Madison Martinez', 'Karen Rodriguez', 'Amber Rhodes']}

굳이 람다 함수를 통해서 동일한 작업을 하고 싶은 분들은 아래 코드를 참고바라겠습니다. 가독성이 현저히 떨어지기 때문에 상용으로는 사용하기 어려운 코드일 것 같습니다.

>>> reduce(lambda acc, cur: {**acc, cur["sex"]: (acc[cur["sex"]] if cur["sex"] in acc else []) + [cur["name"]]}, users, {})
{'M': ['Brett Holland', 'Michael Jenkins'], 'F': ['Madison Martinez', 'Karen Rodriguez', 'Amber Rhodes']}

초기값의 중요성

reduce() 함수를 사용할 때 많은 분들이 실수하는 부분이 있는데 바로 초기값 세팅 유무에 따라 이상한 결과가 나올 수 있는 것입니다.

예를 들어, 유저의 나이 합계를 구하는 예제에서 초기값으로 0을 넘겨주지 않으면 TypeError가 발생합니다.

>>> reduce(lambda acc, cur: acc + cur["age"], users)
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
    reduce(lambda acc, cur: acc + cur["age"], users)
  File "<input>", line 1, in <lambda>
    reduce(lambda acc, cur: acc + cur["age"], users)
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'dict' and 'int'

다른 예로, 유저 이름을 성별에 따라 분류하는 예제에서 초기값으로 빈 dictionary을 넘겨주지 않으면 다음과 같이 예상치못한 결과가 나옵니다.

>>> reduce(names_by_sex, users)
{'mail': 'gregorythomas@gmail.com', 'name': 'Brett Holland', 'sex': 'M', 'age': 73, 'F': [{'mail': 'hintoncynthia@hotmail.com', 'name': 'Madison Martinez', 'sex': 'F', 'age': 29}, {
'mail': 'daniel79@gmail.com', 'name': 'Karen Rodriguez', 'sex': 'F', 'age': 32}, {'mail': 'ujackson@gmail.com', 'name': 'Amber Rhodes', 'sex': 'F', 'age': 42}, {'mail': 'hintoncynth
ia@hotmail.com', 'name': 'Madison Martinez', 'sex': 'F', 'age': 29}, {'mail': 'daniel79@gmail.com', 'name': 'Karen Rodriguez', 'sex': 'F', 'age': 32}, {'mail': 'ujackson@gmail.com',
 'name': 'Amber Rhodes', 'sex': 'F', 'age': 42}, {'mail': 'hintoncynthia@hotmail.com', 'name': 'Madison Martinez', 'sex': 'F', 'age': 29}, {'mail': 'daniel79@gmail.com', 'name': 'Ka
ren Rodriguez', 'sex': 'F', 'age': 32}, {'mail': 'ujackson@gmail.com', 'name': 'Amber Rhodes', 'sex': 'F', 'age': 42}, 'Madison Martinez', 'Karen Rodriguez', 'Amber Rhodes'], 'M': [
{'mail': 'wwagner@gmail.com', 'name': 'Michael Jenkins', 'sex': 'M', 'age': 51}, {'mail': 'wwagner@gmail.com', 'name': 'Michael Jenkins', 'sex': 'M', 'age': 51}, {'mail': 'wwagner@g
mail.com', 'name': 'Michael Jenkins', 'sex': 'M', 'age': 51}, 'Michael Jenkins']}

이런 현상이 발생하는 이유는 reduce() 함수에 초기값을 넘기지 않으면 두번째 인자로 넘어온 list나 tuple의 첫번째 값이 초기값으로 사용되기 때문입니다. 본 예제에서 사용하고 있는 실습 데이터는 첫번째 값이 유저 정보를 담고 있는 dictionary이므로 이 값에 숫자를 더하거나, 키를 추가하려고 하니 문제가 발생하는 것입니다.

마치면서

이상으로 여러 개의 데이터를 대상으로 주로 누적 집계를 내기 위해서 사용하는 파이썬의 functools 내장 모듈의 reduce() 함수에 대해서 알아보았습니다. reduce()는 파이썬의 내장 함수인 map(), filter()와 함께 함수형 프로그래밍에서는 매우 자주 사용되는 개념이니 잘 이해하시고 활용하셨으면 좋겠습니다.

This work is licensed under CC BY 4.0

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