Python Pandas 기초 - 기초스러운 DataFrame 사용법

지난번 pandas의 series[바로가기]에 이어서 다시 이번에는 DataFrame 이야기를 할려고 합니다. 이번 글도 역시 GitHub에서 발견한 예제[바로가기]를 그냥 따라하는 수준의 이야기인데요. 알고 봤더니 이게 한 책의 예제입니다.ㅠㅠ. ["Python for Data Analysis" by Wes McKinney, published by O'Reilly Media]라는 책의 예제를 저자께서 GitHub에 올린걸 무식한 PinkWink가 얼씨구나 하고 사용하는 거더군요.ㅠㅠ. 일단은 이렇게 출처를 밝히구요.ㅠㅠ. 다음에는 나름대로 가공해서 예제를 이야기해야겠어요. 이래서 출처는 꼭 적어야합니다.ㅠㅠ. 그러나.. 공개된 GitHub의 내용을 출처를 알리고 소개하므로 뭐 나름 의미있는 행동이라고 대충 생각하는 중입니다.ㅠㅠ.

Python Pandas

기초스러운 Series 사용법

Python Pandas

기초스러운 DataFrame 사용법

Python Pandas

Python pandas를 이용한 저장된 파일에서 읽은 데이터를 쉽게 사용하기

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Python Pandas를 이용해 분석한 데이터를 그래프로 표현하기...

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Pandas pivot_table과 groupby, cut 사용하기

언제나 그렇듯 pandas를 import하구요. 사전형식으로 data를 선언하네요. 그 내용에는 state와 year, pop이 있네요. 그리고 이것을 DataFrame으로 선언하면 위와 같은 마치 엑셀처럼 정리가 됩니다. IPython의 저 표현이 살짝 마음에 드네요...^^ 진짜 표같아서 말이죠^^

그리고 DataFrame에서 columns 속성에서 index의 순서를 변경해 줄 수 있습니다.

이번에는 0,1,2,3,4하는 인덱스를 변경한것이구요. columns에서 debt가 추가되었네요. 그러나 값은 없어서 NaN이 들어가 있군요.

특정한 열의 값을 가져와서 볼 수 있습니다.

행의 값을 확인하는 것은 ix 속성을 사용하면 됩니다.

아까 NaN이었던 debt에 값을 인가하는 방식이네요^^

또 다른 방식이기도 하구요.^^

혹은 index를 지정하고 직접 값을 입력해도 가능하네요^^

저런 표현.. 참 재미있습니다. frame2['eastern'] = frame2.state == 'Ohio' 와 같은 표현 말이죠.^^. frame2의 state가 Ohio이면 True, 아니면 False를 eastern이라는 열에 배치하라는 것을 저렇게 한 줄로 .... 그리고 이해하기 쉽게 입력할 수 있네요^^

열 속성을 지울 수 있네요^^.

DataFrame도 numpy의 transpose처럼 행과 열을 바꿀 수 있습니다.

또한... 역시 numpy처럼 특정 범위만 DataFrame으로 구성하능하죠..

또 열과 행 자체에 이름(name)을 지정할 수 있습니다.

또 재미있는 표현처럼 obj2.index is index라는 것도 재미있죠. ㅎㅎ. 뭐 아무튼 그렇다는 겁니다.^^