Python Pandas 기초 - 기초스러운 Series 사용법

겨우 Python을 공부하는 주제에.... 얼마전에 Python Numpy의 아~~~주 기초스러운 부분을 이야기했는데요... 사실 그 글에서도 이야기했지만... 그런 기초스러운 부분을 올리게 된 이유는 바로 GitHub에서 발견한 한 예제[바로가기]들 때문이었습니다. GitHub의 이 예제를 보고 바로 IPython을 설치하게 된거구요.[바로가기] 그리고 선형대수학부분에서는 제가 살을 좀 보탰지만... 엄밀하게는 Numpy 기초 이야기도 그 GitHub 예제를 그냥 따라한 거구요....^^. 이번 Pandas의 Series도 이야기한 GitHub의 한 예제[바로가기]를 그냥 따라한 수준으로 뭐 크게 의미를 가지는 글은 아닙니다. 그저 제가 공부한다는 거죠^^.

Python Pandas

기초스러운 Series 사용법

Python Pandas

기초스러운 DataFrame 사용법

Python Pandas

Python pandas를 이용한 저장된 파일에서 읽은 데이터를 쉽게 사용하기

Python Pandas

Python Pandas를 이용해 분석한 데이터를 그래프로 표현하기...

Python Pandas

Pandas pivot_table과 groupby, cut 사용하기

일단... 자주쓰는(혹은 쓰게 될~~) Series와 DataFrame은 from ~ import로 직접 선언하고.. 나머지 pandas들은 pd로 import를 해두네요^^

먼저.. pandas의 series로 데이터를 열로 선언하면... index가 따라 붙습니다. 그래서 값만 확인할 때는 values를 ... index만 확인할 때는 index 속성을 이용해서 확인하면 됩니다.

혹은 위 처럼 Series를 사용할때 index 속성을 직접 지정할 수 있습니다.

물론 사전식으로 dh2['a']처럼 해당 인덱스의 값을 바로 볼 수 있구요. Series로 선언된 변수의 산술연산은 각 요소에 모두 적용이 됩니다.^^

지수도 적용이 되네요^^

저렇게 사전 형식으로 지정된 데이터를 Series로 하면 인덱스와 값을 잘 표현해 줍니다.^^. 여기서 추가로 인덱스를 잡으면 해당 값은 없다는 의미로 NaN이 들어갑니다.

그래서 isnull속성을 이용하면 NaN인지 아닌지 알려줍니다. 비슷하게는 notnull도 있구요^^

두 Series를 더하기도 할 수 있습니다.

그리고... name 속성도 사용할 수 있으며.. index에도 name 속성이 있습니다. Series는 일종의 한 줄만 데이타가 있는 엑셀같은 것 같습니다.^^ 다음에 DataFrame을 볼려구요... ^^