판다스

1. series

• 1차원

넘파이, 판다스 형식 작성 전에 적을 문장

import numpy as np
import pandas as pd

values: pd의 해당값을 반환하는 필드
index: pd의 index를 반환하는 필드
dtype: 현재 pd의 타입을 반환하는 필드

Series 함수

• ndim : 차원 반환
• len : 데이터 길이
• size : 개수 반환
• shape : 튜플의 형태로 shape반환
• unique : 유일한 값만 udarray로 반환
• count : NaN을 제외한 개수를 반환
• mean : NaN를 제외한 평균
• value_counts : NaN를 제외하고 각 값들의 빈도를 반환

.drop()
: 해당 칼럼 삭제-> 복제본 반환 (Series 값 삭제)

.groupby()
: 중복 값 묶어줌

.count()
: 개수

mean()
: 평균적인 값

to ~ : 형변환
is~ : bool
get~ : getter 값 변환
set~ : setter 값 변환

ex)

• to_list() : 리스트로 형변환
• to_dict() : 딕셔너리로 형변환

2. DataFrame

• 2차원으로 확장된 버전
  -> 인덱스 > row(각 개별 데이터), column(각 개념의 속성) 으로 구성되어 있음

작성 전에 적용할 코드

import os
import numpy as np
import pandas as pd
\
base_path = r"파일 경로"
file_name = r"파일 이름 "
\
file_path = os.path.join(base_path, file_name)

.shape : 속성 (row, column)
.describe: 통계치 계산 함수
.info : 데이터의 타입 , 각 털럼의 개수 출력
.head() : 데이터 구조 확인
.mean() : 데이터의 평균

.loc[] :label이나 boolean array로 접근
.iloc[] :인덱스 값으로 접근

.loc[1, "Name"] : 1= 행 , "Name"= 열 

pd.DataFrame(data=..., index=...)
: 2차원 형태의 판다스 데이터프레임(표)으로 구조화

파생 변수
: 기존 속성으로부터 새로운 속성을 만들어낸 변수

.drop() : 변수 삭제 (복사본 (원본 보호))
- 원본도 자우려면 -> inplace=True 를 추가 시킴
- 열 통채로 지우려면 -> axis=1 붙여야됨
- 여러개를 한꺼번에 지우려면 [] 로 감싸야 됨

.apply()
: 앞의 시리즈의 값을 순차적으로 받아서 결과를 바꾸고 새로운 결과를 반환하는 함수