2. DataFrame
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작성자 관리자 댓글 0건 조회 1,250회 작성일 20-01-22 18:28본문
2. DataFrame
DataFrame은 2차원리스트(2차원배열) 같은 자료구조
R언어 data.frame 과 비슷하다.
실습1.
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import numpy as np
a = pd.DataFrame([
[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]
])
print(a)
[결과]
0 1 2
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
실습2.
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import numpy as np
data ={
'city':['서울', '부산', '광주', '대구'],
'year':[2000, 2001, 2002, 2002],
'pop': [4000, 2000, 1000, 1000]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
[결과]
city year pop
0 서울 2000 4000
1 부산 2001 2000
2 광주 2002 1000
3 대구 2002 1000
실습3.
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import numpy as np
data ={
'city':['서울', '부산', '광주', '대구'],
'year':[2000, 2001, 2002, 2002],
'pop': [4000, 2000, 1000, 1000]
}
df = DataFrame(data, columns=['year', 'city', 'pop'])
print(df)
df2 = DataFrame(data, columns=['year', 'city', 'pop', 'debt'], index=['one', 'two', 'three', 'four'])
print(df2)
[결과]
year city pop
0 2000 서울 4000
1 2001 부산 2000
2 2002 광주 1000
3 2002 대구 1000
year city pop debt
one 2000 서울 4000 NaN
two 2001 부산 2000 NaN
three 2002 광주 1000 NaN
four 2002 대구 1000 NaN
실습4.
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import numpy as np
data ={
'city':['서울', '부산', '광주', '대구'],
'year':[2000, 2001, 2002, 2002],
'pop': [4000, 2000, 1000, 1000]
}
df2 = DataFrame(data, columns=['year', 'city', 'pop', 'debt'], index=['one', 'two', 'three', 'four'])
print(df2)
print(df2['city'])
print(df2['year'])
print(df2.columns)
print(df2.index)
# iloc / loc : 로우(행)의 위치 접근할 때 사용하는 메소드
# loc는 색인을 name속성의 값으로 할당한다.
# iloc는 색인을 숫자(0 ~ n-1)로 사용한다.
print(df2.loc['three'])
print(df2.iloc[2])
[결과]
year city pop debt
one 2000 서울 4000 NaN
two 2001 부산 2000 NaN
three 2002 광주 1000 NaN
four 2002 대구 1000 NaN
one 서울
two 부산
three 광주
four 대구
Name: city, dtype: object
one 2000
two 2001
three 2002
four 2002
Name: year, dtype: int64
Index(['year', 'city', 'pop', 'debt'], dtype='object')
Index(['one', 'two', 'three', 'four'], dtype='object')
year 2002
city 광주
pop 1000
debt NaN
Name: three, dtype: object
year 2002
city 광주
pop 1000
debt NaN
Name: three, dtype: object
실습5.
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import numpy as np
data ={
'city':['서울', '부산', '광주', '대구'],
'year':[2000, 2001, 2002, 2002],
'pop': [4000, 2000, 1000, 1000]
}
df2 = DataFrame(data, columns=['year', 'city', 'pop', 'debt'], index=['one', 'two', 'three', 'four'])
print(df2)
df2['debt'] = 1000
print(df2)
df2['debt'] = np.arange(4)
print(df2)
val =Series([1000, 2000, 3000, 4000] , index=['one', 'two', 'three', 'four'])
df2['debt'] = val
print(df2)
val1 = Series([1000, 3000, 5000], index = ['one', 'three', 'four'])
df2['debt'] = val1
print(df2)
[결과]
year city pop debt
one 2000 서울 4000 NaN
two 2001 부산 2000 NaN
three 2002 광주 1000 NaN
four 2002 대구 1000 NaN
year city pop debt
one 2000 서울 4000 1000
two 2001 부산 2000 1000
three 2002 광주 1000 1000
four 2002 대구 1000 1000
year city pop debt
one 2000 서울 4000 0
two 2001 부산 2000 1
three 2002 광주 1000 2
four 2002 대구 1000 3
year city pop debt
one 2000 서울 4000 1000
two 2001 부산 2000 2000
three 2002 광주 1000 3000
four 2002 대구 1000 4000
year city pop debt
one 2000 서울 4000 1000.0
two 2001 부산 2000 NaN
three 2002 광주 1000 3000.0
four 2002 대구 1000 5000.0
실습6.
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
data ={
'city':['서울', '부산', '광주', '대구'],
'year':[2000, 2001, 2002, 2002],
'pop': [4000, 2000, 1000, 1000]
}
df2 = DataFrame(data, columns=['year', 'city', 'pop', 'debt'], index=['one', 'two', 'three', 'four'])
print(df2)
df2['aaa'] = df2.city =='서울'
print(df2)
del df2['aaa']
print(df2.columns)
print(df2)
[결과]
year city pop debt
one 2000 서울 4000 NaN
two 2001 부산 2000 NaN
three 2002 광주 1000 NaN
four 2002 대구 1000 NaN
year city pop debt aaa
one 2000 서울 4000 NaN True
two 2001 부산 2000 NaN False
three 2002 광주 1000 NaN False
four 2002 대구 1000 NaN False
Index(['year', 'city', 'pop', 'debt'], dtype='object')
year city pop debt
one 2000 서울 4000 NaN
two 2001 부산 2000 NaN
three 2002 광주 1000 NaN
four 2002 대구 1000 NaN
실습7.
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
data2 = { 'seoul' : {2001: 20, 2002: 30},
'busan':{2000: 10, 2001:200, 2002:300}
}
df3 = DataFrame(data2)
print(df3)
# df3.T 명령으로 행과 열을 바꿀 수 있다.
print(df3.T)
#데이터프레임에서 values속성은 저장된 데이터를 2차원배열로 리턴한다.
print(df3.values)
[결과]
seoul busan
2001 20.0 200
2002 30.0 300
2000 NaN 10
2001 2002 2000
seoul 20.0 30.0 NaN
busan 200.0 300.0 10.0
[[ 20. 200.]
[ 30. 300.]
[ nan 10.]]
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