DataStore Accessor

DataStore는 도메인 특화 작업을 위한 185개 이상의 메서드를 제공하는 7개의 Accessor 네임스페이스를 제공합니다.

Accessor	메서드	설명
`.str`	56	String 연산
`.dt`	42+	DateTime 연산
`.arr`	37	배열 연산 (ClickHouse 전용)
`.json`	13	JSON 파싱 (ClickHouse 전용)
`.url`	15	URL 파싱 (ClickHouse 전용)
`.ip`	9	IP 주소 연산 (ClickHouse 전용)
`.geo`	14	Geo/거리 연산 (ClickHouse 전용)

String 접근자 (`.str`)

pandas의 .str 메서드 56개 전체와 ClickHouse 문자열 함수도 지원합니다.

대소문자 변환

메서드	ClickHouse	설명
`upper()`	`upper()`	대문자로 변환
`lower()`	`lower()`	소문자로 변환
`capitalize()`	`initcap()`	첫 글자를 대문자로 변환
`title()`	`initcap()`	각 단어의 첫 글자를 대문자로 변환
`swapcase()`	-	대소문자 반전
`casefold()`	`lower()`	케이스 폴딩

ds['name_upper'] = ds['name'].str.upper()
ds['name_title'] = ds['name'].str.title()

길이와 크기

메서드	ClickHouse	설명
`len()`	`length()`	문자열 길이(바이트)
`char_length()`	`char_length()`	문자 수 기준 길이

ds['name_len'] = ds['name'].str.len()

부분 문자열 및 슬라이싱

메서드	ClickHouse	설명
`slice(start, stop)`	`substring()`	부분 문자열 추출
`slice_replace()`	-	슬라이스 교체
`left(n)`	`left()`	왼쪽부터 n개 문자
`right(n)`	`right()`	오른쪽부터 n개 문자
`get(i)`	-	인덱스 위치의 문자

ds['first_3'] = ds['name'].str.slice(0, 3)
ds['last_4'] = ds['name'].str.right(4)

공백 제거

메서드	ClickHouse	설명
`strip()`	`trim()`	공백 제거
`lstrip()`	`trimLeft()`	앞부분 공백 제거
`rstrip()`	`trimRight()`	뒷부분 공백 제거

ds['trimmed'] = ds['text'].str.strip()

검색 및 일치

메서드	ClickHouse	설명
`contains(pat)`	`position()`	부분 문자열 포함
`startswith(pat)`	`startsWith()`	접두사로 시작
`endswith(pat)`	`endsWith()`	접미사로 끝남
`find(sub)`	`position()`	위치 찾기
`rfind(sub)`	-	오른쪽부터 찾기
`index(sub)`	`position()`	찾거나 예외 발생
`rindex(sub)`	-	오른쪽부터 찾거나 예외 발생
`match(pat)`	`match()`	정규식 일치
`fullmatch(pat)`	-	전체 정규식 일치
`count(pat)`	-	출현 횟수 계산

# 부분 문자열 포함 여부 확인
ds['has_john'] = ds['name'].str.contains('John')

# 정규식 매칭
ds['valid_email'] = ds['email'].str.match(r'^[\w.-]+@[\w.-]+\.\w+$')

치환

메서드	ClickHouse	설명
`replace(pat, repl)`	`replace()`	일치하는 부분 치환
`replace(pat, repl, regex=True)`	`replaceRegexpAll()`	정규식 치환
`removeprefix(prefix)`	-	접두사 제거
`removesuffix(suffix)`	-	접미사 제거
`translate(table)`	-	문자 치환

ds['cleaned'] = ds['text'].str.replace('\n', ' ')
ds['digits_only'] = ds['phone'].str.replace(r'\D', '', regex=True)

분할

메서드	ClickHouse	설명
`split(sep)`	`splitByString()`	배열로 나눔
`rsplit(sep)`	-	오른쪽부터 나눔
`partition(sep)`	-	3부분으로 나눔
`rpartition(sep)`	-	오른쪽부터 3부분으로 나눔

ds['parts'] = ds['path'].str.split('/')

패딩

메서드	ClickHouse	설명
`pad(width)`	`leftPad()`	왼쪽 채우기
`ljust(width)`	`rightPad()`	오른쪽 정렬
`rjust(width)`	`leftPad()`	왼쪽 정렬
`center(width)`	-	가운데 정렬
`zfill(width)`	`leftPad(..., '0')`	0으로 채우기

ds['padded_id'] = ds['id'].astype(str).str.zfill(6)

문자 검사

Method	설명
`isalpha()`	모든 문자가 알파벳
`isdigit()`	모든 문자가 숫자
`isalnum()`	영숫자
`isspace()`	모든 문자가 공백
`isupper()`	모든 문자가 대문자
`islower()`	모든 문자가 소문자
`istitle()`	타이틀 케이스
`isnumeric()`	숫자 문자
`isdecimal()`	10진수 문자

ds['is_numeric'] = ds['code'].str.isdigit()

기타

메서드	설명
`repeat(n)`	n번 반복
`reverse()`	문자열 뒤집기
`wrap(width)`	텍스트 줄바꿈
`encode(enc)`	인코딩
`decode(enc)`	디코딩
`normalize(form)`	유니코드 정규화
`extract(pat)`	정규식 그룹 추출
`extractall(pat)`	모든 일치 항목 추출
`cat(sep)`	모두 이어 붙이기
`get_dummies(sep)`	더미 변수

DateTime 접근자 (`.dt`)

42개 이상의 pandas .dt 메서드와 ClickHouse datetime 함수를 제공합니다.

날짜 구성 요소

속성	ClickHouse	설명
`year`	`toYear()`	연도
`month`	`toMonth()`	월 (1-12)
`day`	`toDayOfMonth()`	일 (1-31)
`hour`	`toHour()`	시 (0-23)
`minute`	`toMinute()`	분 (0-59)
`second`	`toSecond()`	초 (0-59)
`millisecond`	`toMillisecond()`	밀리초
`microsecond`	`toMicrosecond()`	마이크로초
`quarter`	`toQuarter()`	분기 (1-4)
`dayofweek`	`toDayOfWeek()`	요일 (0=월)
`dayofyear`	`toDayOfYear()`	연중 날짜 순번
`week`	`toWeek()`	주 번호
`days_in_month`	-	월의 일수

ds['year'] = ds['date'].dt.year
ds['month'] = ds['date'].dt.month
ds['day_of_week'] = ds['date'].dt.dayofweek

내림

메서드	ClickHouse	설명
`to_start_of_day()`	`toStartOfDay()`	하루 시작
`to_start_of_week()`	`toStartOfWeek()`	주 시작
`to_start_of_month()`	`toStartOfMonth()`	월 시작
`to_start_of_quarter()`	`toStartOfQuarter()`	분기 시작
`to_start_of_year()`	`toStartOfYear()`	연 시작
`to_start_of_hour()`	`toStartOfHour()`	시간 시작
`to_start_of_minute()`	`toStartOfMinute()`	분 시작

ds['month_start'] = ds['date'].dt.to_start_of_month()

산술

메서드	ClickHouse	설명
`add_years(n)`	`addYears()`	년 추가
`add_months(n)`	`addMonths()`	개월 추가
`add_weeks(n)`	`addWeeks()`	주 추가
`add_days(n)`	`addDays()`	일 추가
`add_hours(n)`	`addHours()`	시간 추가
`add_minutes(n)`	`addMinutes()`	분 추가
`add_seconds(n)`	`addSeconds()`	초 추가
`subtract_years(n)`	`subtractYears()`	년 차감
`subtract_months(n)`	`subtractMonths()`	개월 차감
`subtract_days(n)`	`subtractDays()`	일 차감

ds['next_month'] = ds['date'].dt.add_months(1)
ds['last_week'] = ds['date'].dt.subtract_weeks(1)

불리언 확인

메서드	설명
`is_month_start()`	월의 첫날
`is_month_end()`	월의 마지막 날
`is_quarter_start()`	분기의 첫날
`is_quarter_end()`	분기의 마지막 날
`is_year_start()`	해의 첫날
`is_year_end()`	해의 마지막 날
`is_leap_year()`	윤년

ds['is_eom'] = ds['date'].dt.is_month_end()

포맷팅

메서드	ClickHouse	설명
`strftime(fmt)`	`formatDateTime()`	문자열로 변환
`day_name()`	-	요일 이름
`month_name()`	-	월 이름

ds['date_str'] = ds['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
ds['day_name'] = ds['date'].dt.day_name()

시간대

메서드	ClickHouse	설명
`tz_convert(tz)`	`toTimezone()`	시간대 변환
`tz_localize(tz)`	-	시간대 지정

ds['utc_time'] = ds['timestamp'].dt.tz_convert('UTC')

배열 접근자 (`.arr`)

ClickHouse 전용 배열 연산(37개 메서드)입니다.

속성

속성	ClickHouse	설명
`length`	`length()`	배열의 길이
`size`	`length()`	`length`의 별칭
`empty`	`empty()`	비어 있는지 여부
`not_empty`	`notEmpty()`	비어 있지 않은지 여부

ds['tag_count'] = ds['tags'].arr.length
ds['has_tags'] = ds['tags'].arr.not_empty

요소 접근

메서드	ClickHouse	설명
`array_first()`	`arrayElement(..., 1)`	첫 번째 요소
`array_last()`	`arrayElement(..., -1)`	마지막 요소
`array_element(n)`	`arrayElement()`	n번째 요소
`array_slice(off, len)`	`arraySlice()`	배열 일부

ds['first_tag'] = ds['tags'].arr.array_first()
ds['last_tag'] = ds['tags'].arr.array_last()

집계

메서드	ClickHouse	설명
`array_sum()`	`arraySum()`	요소의 합
`array_avg()`	`arrayAvg()`	평균
`array_min()`	`arrayMin()`	최솟값
`array_max()`	`arrayMax()`	최댓값
`array_product()`	`arrayProduct()`	곱
`array_uniq()`	`arrayUniq()`	고유값 개수

ds['total'] = ds['values'].arr.array_sum()
ds['average'] = ds['values'].arr.array_avg()

변환

Method	ClickHouse	설명
`array_sort()`	`arraySort()`	오름차순으로 정렬
`array_reverse_sort()`	`arrayReverseSort()`	내림차순으로 정렬
`array_reverse()`	`arrayReverse()`	순서 뒤집기
`array_distinct()`	`arrayDistinct()`	고유 요소만 유지
`array_compact()`	`arrayCompact()`	연속된 중복 요소 제거
`array_flatten()`	`arrayFlatten()`	중첩 배열 평탄화

ds['sorted_tags'] = ds['tags'].arr.array_sort()
ds['unique_tags'] = ds['tags'].arr.array_distinct()

수정

메서드	ClickHouse	설명
`array_push_back(elem)`	`arrayPushBack()`	뒤에 추가
`array_push_front(elem)`	`arrayPushFront()`	앞에 추가
`array_pop_back()`	`arrayPopBack()`	마지막 항목 제거
`array_pop_front()`	`arrayPopFront()`	첫 번째 항목 제거
`array_concat(other)`	`arrayConcat()`	이어 붙이기

검색

메서드	ClickHouse	설명
`has(elem)`	`has()`	요소 포함 여부
`index_of(elem)`	`indexOf()`	인덱스 찾기
`count_equal(elem)`	`countEqual()`	등장 횟수 계산

ds['has_python'] = ds['skills'].arr.has('Python')

문자열 연산

메서드	ClickHouse	설명
`array_string_concat(sep)`	`arrayStringConcat()`	문자열로 결합

ds['tags_str'] = ds['tags'].arr.array_string_concat(', ')

JSON 접근자 (`.json`)

ClickHouse 전용 JSON 파싱 메서드(13개).

메서드	ClickHouse	설명
`get_string(path)`	`JSONExtractString()`	문자열 추출
`get_int(path)`	`JSONExtractInt()`	정수 추출
`get_float(path)`	`JSONExtractFloat()`	부동소수점 값 추출
`get_bool(path)`	`JSONExtractBool()`	불리언 추출
`get_raw(path)`	`JSONExtractRaw()`	원시 JSON 추출
`get_keys()`	`JSONExtractKeys()`	키 가져오기
`get_type(path)`	`JSONType()`	유형 확인
`get_length(path)`	`JSONLength()`	길이 확인
`has_key(key)`	`JSONHas()`	키 존재 여부 확인
`is_valid()`	`isValidJSON()`	JSON 유효성 검사
`to_json_string()`	`toJSONString()`	JSON으로 변환

# JSON 컬럼 파싱
ds['user_name'] = ds['json_data'].json.get_string('user.name')
ds['user_age'] = ds['json_data'].json.get_int('user.age')
ds['is_active'] = ds['json_data'].json.get_bool('user.active')
ds['has_email'] = ds['json_data'].json.has_key('user.email')

URL 접근자 (`.url`)

ClickHouse 전용 URL 파싱 메서드(15개)입니다.

Method	ClickHouse	Description
`domain()`	`domain()`	도메인 추출
`domain_without_www()`	`domainWithoutWWW()`	www를 제외한 도메인
`top_level_domain()`	`topLevelDomain()`	최상위 도메인
`protocol()`	`protocol()`	프로토콜(http/https)
`path()`	`path()`	URL 경로
`path_full()`	`pathFull()`	쿼리를 포함한 경로
`query_string()`	`queryString()`	쿼리 문자열
`fragment()`	`fragment()`	프래그먼트(#…)
`port()`	`port()`	포트 번호
`extract_url_parameter(name)`	`extractURLParameter()`	쿼리 매개변수 가져오기
`extract_url_parameters()`	`extractURLParameters()`	모든 매개변수
`cut_url_parameter(name)`	`cutURLParameter()`	매개변수 제거
`decode_url_component()`	`decodeURLComponent()`	URL 디코딩
`encode_url_component()`	`encodeURLComponent()`	URL 인코딩

# URL 파싱
ds['domain'] = ds['url'].url.domain()
ds['path'] = ds['url'].url.path()
ds['utm_source'] = ds['url'].url.extract_url_parameter('utm_source')

IP 접근자 (`.ip`)

ClickHouse 전용 IP 주소 연산(9개 메서드)입니다.

Method	ClickHouse	Description
`to_ipv4()`	`toIPv4()`	IPv4로 변환
`to_ipv6()`	`toIPv6()`	IPv6로 변환
`ipv4_num_to_string()`	`IPv4NumToString()`	숫자를 문자열로 변환
`ipv4_string_to_num()`	`IPv4StringToNum()`	문자열을 숫자로 변환
`ipv6_num_to_string()`	`IPv6NumToString()`	IPv6 숫자를 문자열로 변환
`ipv4_to_ipv6()`	`IPv4ToIPv6()`	IPv6로 변환
`is_ipv4_string()`	`isIPv4String()`	IPv4 유효성 검사
`is_ipv6_string()`	`isIPv6String()`	IPv6 유효성 검사
`ipv4_cidr_to_range(cidr)`	`IPv4CIDRToRange()`	CIDR를 범위로 변환

# IP 연산
ds['is_valid_ip'] = ds['ip'].ip.is_ipv4_string()
ds['ip_num'] = ds['ip'].ip.ipv4_string_to_num()

Geo 접근자 (`.geo`)

ClickHouse 전용 geo/거리 연산(총 14개 메서드)입니다.

거리 함수

메서드	ClickHouse	설명
`great_circle_distance(...)`	`greatCircleDistance()`	대권 거리
`geo_distance(...)`	`geoDistance()`	WGS-84 거리
`l1_distance(v1, v2)`	`L1Distance()`	맨해튼 거리
`l2_distance(v1, v2)`	`L2Distance()`	유클리드 거리
`l2_squared_distance(v1, v2)`	`L2SquaredDistance()`	유클리드 거리 제곱
`linf_distance(v1, v2)`	`LinfDistance()`	체비쇼프 거리
`cosine_distance(v1, v2)`	`cosineDistance()`	코사인 거리

벡터 연산

메서드	ClickHouse	설명
`dot_product(v1, v2)`	`dotProduct()`	내적
`l2_norm(vec)`	`L2Norm()`	벡터 노름
`l2_normalize(vec)`	`L2Normalize()`	정규화

H3 함수

메서드	ClickHouse	설명
`geo_to_h3(lon, lat, res)`	`geoToH3()`	Geo를 H3 인덱스로 변환
`h3_to_geo(h3)`	`h3ToGeo()`	H3를 Geo 좌표로 변환

점 연산

메서드	ClickHouse	설명
`point_in_polygon(pt, poly)`	`pointInPolygon()`	다각형 내 점
`point_in_ellipses(...)`	`pointInEllipses()`	타원 내 점

from chdb.datastore import F

# 거리 계산
ds['distance'] = F.great_circle_distance(
    ds['lon1'], ds['lat1'],
    ds['lon2'], ds['lat2']
)

# 벡터 유사도
ds['similarity'] = F.cosine_distance(ds['embedding1'], ds['embedding2'])

Accessor 사용

지연 평가

대부분의 Accessor 메서드는 즉시 실행되지 않고, 나중에 평가되는 표현식을 반환합니다:

# 다음은 모두 지연 평가됩니다
ds['name_upper'] = ds['name'].str.upper()  # 아직 실행되지 않음
ds['year'] = ds['date'].dt.year            # 아직 실행되지 않음
ds['domain'] = ds['url'].url.domain()      # 아직 실행되지 않음

# 결과에 접근할 때 실행됩니다
df = ds.to_df()  # 이 시점에 모든 연산이 실행됩니다

즉시 실행되는 메서드

일부 .str 메서드는 구조를 변경하기 때문에 즉시 실행되어야 합니다:

Method	Returns	Why
`partition(sep)`	DataStore (3개 컬럼)	여러 컬럼을 생성함
`rpartition(sep)`	DataStore (3개 컬럼)	여러 컬럼을 생성함
`get_dummies(sep)`	DataStore (N개 컬럼)	컬럼 수가 동적으로 결정됨
`extractall(pat)`	DataStore	MultiIndex 결과를 반환함
`cat(sep)`	str	집계 (N개 행 → 1개)

접근자 체이닝

접근자 메서드는 체이닝해서 사용할 수 있습니다:

ds['clean_name'] = (ds['name']
    .str.strip()
    .str.lower()
    .str.replace(' ', '_')
)

ds['next_month_start'] = (ds['date']
    .dt.add_months(1)
    .dt.to_start_of_month()
)