[KT AICE] Pandas 기초 - Dataframe 살펴보기

DataFrame 생성방법

• 일단 pandas import 하기

 

import pandas as pd

• 딕셔너리로 생성 ➡️ column 단위로 생성됨

a1=pd.DataFrame({"a":[1,2,3],"b":[4,5,6],"c":[7,8,9]})

	a	b	c
0	1	4	7
1	2	5	8
2	3	6	9

• 리스트로 생성 ➡️row 단위로 생성됨

a2=pd.DataFrame([1,2,3],
		[4,5,6],
		[7,8,9],columns=['a','b','c'])

	a	b	c
0	1	2	3
1	4	5	6
2	7	8	9

• 파일을 불러서 생성

df=pd.read_csv('파일명.csv')

 

 

 

 

 

 

DataFrame 조회 기초 함수들

df.head	데이터의 앞 5개 라인 출력(index [0:4])
df.tail	데이터의 뒤 5개 라인 출력(index[n-4:n])
df.shape	row와 column의 개수를 튜플로 반환함	(9930,15)
df.columns	컬럼명 확인, 리스트 형태로 반환	Index('base_ym','dpro_tgt_per_val','cust_ctg_type'] dtype='object')
df.info	데이터 타입, 각 아이템 개수 등을 출력함
df.describe	데이터 요약 통계량 나타냄

 

 

 

 

 

 

 

데이터 조회 방법

1. DataFrame에서 column 선택하기

- 기본적으로 []을 사용하여 column을 추출하되, 복수개를 가져오려면 리스트 활용

ex) cust[['name','phone_num','birth_day']]

 

2. 슬라이싱을 활용해 row 기준으로 데이터를 가져올 수 있음

ex) cust[3:6] ➡️ index 3,4,5의 row 데이터 가져옴

 

loc	iloc
location의 약자로, 인간이 읽을 수 있는 label값으로 데이터 접근 인덱스 번호, 컬럼 이름 기준으로 슬라이싱, 인덱싱 행이나 열에 label로 접근	integer location의 약자로, 컴퓨터가 읽을 수 있는 인덱싱값으로 데이터 접근 절대번호 기준으로 슬라이싱, 인덱싱 사용 행이나 열에 인덱스 값으로 접근
cust.loc[10,'age'] >> 10 인덱스의 age 컬럼의 값 추출	cust.iloc[10,3] >> 'age'의 column 인덱스가 3이라고 할때, 왼쪽 코드와 동일한 결과일 것이다.

 

 

3. column 추가/삭제

컬럼 추가 : 변수선언과 같이

cust['새로운 컬럼명'] = cust['기존 컬럼명'] *2

등등 하고싶은 계산식을 쓰면 알아서 추가됨

 

컬럼 제거 : cust.drop('컬럼명', axis=1 or 0)

⚠️여기서 axis는 스캔하는 방향으로, axis가 1일때는 가로 방향(column)을 스캔하고, axis가 0일때는 세로방향(row)을 스캔한다. 그래서 column을 제거하고 싶은데, axis=0을 준다면 오류가 발생하니 주의!

 

 

 

 

 

 

 

틀린 내용 지적 혹은 궁금한점 댓글 언제나 환영합니다!!