[Python][Library] 2. Pandas - 데이터프레임 패키지

pandas documentation : http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/

pandas documentation — pandas 1.3.5 documentation

 

0) Series 1차원 배열의 형태를 가진 자료구조 (데이터 객체)

s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])

print(s)

 

 

1) 데이터 프레임(data frame)

데이터프레임은 2차원 테이블의 형태를 가지며 행방향 인덱스(index)와 열방향 칼럼(column)이 존재하는 행과 열을 가지는 자료구조 (데이터 객체)

import pandas as pd

 

values = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

index = ['첫째행', '둘째행', '셋째행']

columns = ['컬럼1', '칼럼2', '칼럼3']

df = pd.DataFrame(values, index=index, columns=columns)

print(df)

 

 

 

2) 데이터 프레임의 생성

데이터프레임은 리스트(List), 딕셔너리(dict), Numpy의 ndarrays, 또 다른 데이터프레임으로 생성할 수 있음

# 리스트로 생성하기

data = [

    ['100', '이순신', 9.7], 

    ['101', '강감찬', 8.9], 

    ['102', '을지문덕', 9.3], 

    ['103', '김유신', 6.1], 

]

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

 

 

# 생성된 데이터프레임에 열(columns)을 지정 

df = pd.DataFrame(data, columns=['학번', '이름', '점수'])

print(df)

 

 

# 딕셔너리로 생성하기

data = { '학번' : ['100', '101', '102', '103'],

'이름' : [ '이순신', '강감찬', '을지문덕', '김유신'],

         '점수': [9.7, 8.9, 9.3, 6.1,]}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

 

데이터프레임 생성 실습(1)

#실습

#리스트를 이용하여 아래와 같은 데이터와 컬럼명을 가진 데이터 프레임을 만드시오.

#자동차 아이디 - 100, 101, 102, 103

#자동차 이름 - BMW, Benz, 제네시스, 롤스로이스

#자동차 가격 - 1000, 1200, 1200, 1500

 

data = [

    ['100', 'BMW', 1000], 

    ['101', 'Benz', 1200], 

    ['102', '제네시스', 1200], 

    ['103', '롤스로이스', 1500], 

]

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

 

데이터프레임 생성 실습(2)

#실습

#딕셔너리를 이용하여 아래와 같은 데이터와 컬럼명을 가진 데이터 프레임을 만드시오.

#자동차 아이디 - 100, 101, 102, 103

#자동차 이름 - BMW, Benz, 제네시스, 롤스로이스

#자동차 가격 - 1000, 1200, 1200, 1500

 

data = { '아이디' : ['100', '101', '102', '103'],

'이름' : [ 'BMW', 'Benz', '제네시스', '롤스로이스'],

         '가격': [1000, 1200, 1200, 1500,]}

 

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

 

 

3) 데이터 프레임의 접근

• df.head(n) - 앞 부분을 n개만 보기
• df.tail(n) - 뒷 부분을 n개만 보기
• df['열이름'] - 해당되는 열을 확인

 

print(df.head(3)) # 앞 부분을 3개만 보기

print(df.tail(3)) # 뒷 부분을 3개만 보기

print(df['학번'],df['점수']) # '학번'에 해당되는 열을 보기

 

 

#dataframe 기술통계

print(df.describe())

 

 

#행열 변경 

print(df.T)

 

 

#정렬 

print(df)

print('-------')

print(df.sort_index(axis=0, ascending=False)) #index를 기준으로 내림차순 정렬

print('-------')

print(df.sort_index(axis=1, ascending=True)) #컬럼을 기준으로 오름차순 정렬

 

 

 

print(df['점수'] > 8) # 점수가 8 이상이면 True 아니면 False

 

 

 

print(df[df['점수'] > 9]) # 점수가 9 이상인 데이터만 출력

 

 

 

데이터프레임 접근 실습

#실습

#앞서 만든 학번-점수 데이터 프레임을 학점이 높은 순으로 sorting 하시오. 

 

#실습

#앞서 만든 자동차 데이터 프레임 중에서 가격이 1200 이상인 것만 출력하시오.