Python Pandas 기초

http://bigdata.dongguk.ac.kr/lectures/Python/_book/pandas.html#pandas-dataframe

 

5 장 Pandas | 파이썬 프로그래밍 기초

 

사용 Tool : Google Colab

 

 

 

 

기초 설정

! pip install pandas

import pandas as pd

 

1-1 Series와 DataFrame

* 2차원 표 데이터를 데이터 프레임 / 데이터  :values  / 표의 행: index / 표의 열: colum 

* 1차원 표 데이터는 Series / values index로 이루어짐

 

* 데이터프레임과 시리즈의 value는 넘파이의 ndarray기반이다

 

데이터 프레임 만들어보기 

 

data1 = [[67,93,91],

         [66,92,90],

         [65,91,89],

         [64,90,88],

         [63,89,87]]

 

idx = ['김사과','반하나','오렌지','이메론','배에리' ]                            인덱스로 사용할 예정

col = ['국어','영어','수학' ]                                                                 컬럼으로 사용할 예정

 

데이터 프레임 만들기(data1 즉 value만 가지고)

 

pd.DataFrame(data1)

 

데이터프레임 만들기 (data1 = value 와 idx = 인덱스)

pd.DataFrame(data1,idx)

 

데이터프레임 만들기 (data1 = value 와 idx = 인덱스 col = 컬럼)

df1 = pd.DataFrame(data1,idx,col)

딕셔너리를 이용한 데이터 프레임 만들기

dic1 ={

    '국어':[67,66,65,64,63],

    "영어":[93,92,91,90,89],

    "수학":[91,90,89,88,87],

}

idx = ['김사과','반하나','오렌지','이메론','배에리' ]

 

 

df2=pd.DataFrame(data=dic1,index=idx)

df2

 

---

시리즈 만들기

data2 = [67,66,65,64,63]

pd.Series(data2)

 

 

가공하기

인덱스 넣기

se1 = pd.Series(data2,idx)

print(se1)

 

---

 

Method 및 관련 함수

 

M1.  데이터프레임.values: 데이터 프레임의 value값들을 반환한다(ndarray로 나온다)

 

M2.  데이터프레임.index: 데이터 프레임의 모든 index 값을 보여준다

 

M3.  데이터프레임.columns: 데이터 프레임의 모든 column 값을 보여준다

 

 

M4.  데이터프레임.shape: 데이터 프레임의 행렬을 간단하게 표현해준다

 

Df1.  데이터프레임.info(): 데이터 프레임의 정보들을 간단하게 보여준다

Df2.  데이터프레임.describe(): 데이터 프레임의 통계정보를 출력해준다 (조건: 숫자타입)

Df3.  데이터프레임.head(n): 데이터 프레임의 상위 n개 행을 출력

Df4.  데이터프레임.tail(n): 데이터 프레임의 하위 n개 행을 출력

Df4.  데이터프레임.sort_index(): index를 기준으로 오름차순 정렬

#index로 오름차순 정렬

df.sort_index() ##기본값

#index로 내림차순 정렬

df.sort_index(ascending=False)

 

#value의 따른 오름차순 정렬

df.sort_values('height') ##NaN값은 맨 밑으로 깔림

df.sort_values(by='height')

#값에 따른 내림차순 정렬

df.sort_values(by='height',ascending=False)

#NaN을 가장 위로 올리기 (na_position default = last)

df.sort_values(by='height', na_position='first')

 

판다스 함수1.  pd.read_csv(파일경로 혹은 다운받을수 있는 URL, 인코딩방식) 

pd.read_csv('korean-idol.csv')

pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/KDT-1/데이터분석/korean-idol.csv')

 

#다운받을수 있는 URL

pd.read_csv('http://bit.ly/ds-korean-idol')

 

 

 

실습 및 예시

기본데이터

 

Height를 가지고 1차 정렬 후 blackpink를 값을 가지고 2차 정렬 (오름차순)

df.sort_values(['height','blackpink'], ascending=[False,True],na_position='first')

df.sort_values(by=['height','blackpink'], ascending=[False,True],na_position='first')