🍕Pandas란?

• 데이터 분석에 관련된 기능을 제공하는 파이썬 라이브러리
• 큰 데이터를 빠르게 처리(indexing, slicing, sorting 등)
• 데이터들의 연산
• 외부데이터 ( csv, txt, excel등) 의 처리
• 설치 : cmd -> pip install pandas 입력
• pands.pydata.org 들어가서 pands의 기능들에 대해 공부하고 숙지하기

series : pandas 를 구성하는 자료형(1차원 자료형)

series list, numpy, tuple, dict 생성

🧨Series는?

• index, value 형태로 구성되어 있다.
• 데이터타입 확인 방법은 dtype으로 확인 가능
• Series는 연산이 가능하다.
• 1차원 자료형

index 수정 , 조회

Series연산

fillna():NaN처리

describe() : 통계정보

🧨DataFrame

• 2차원 데이터
• Series 자료형을 테이블 형태로 표현
• from pandas import Series, DataFrame

DataFrame 생성방법

• 리스트를 활용한 생성
  

• 딕셔너리를 활용한 생성
  

• index, column 설정
  

• index, column 변경
  
  

• 데이터조회 : 컬럼명 방법
  

• 데이터조회 : 인덱스
  
  
  

• 데이터조회 : 인덱스, 컬럼 동시사용
  
  
  

DataFrame 합치기

merge

• pd.merge(left,right,how,on)
• left : 합칠 왼쪽 데이터프레임
• right : 합칠 오른쪽 데이터플임
• how : inner, left, right, outer
• on : 두 데이터를 합칠 기준 컬럼

how옵션

• inner : left,right에서 둘다 존재하는 컬럼 데이터만 합침
• left : left 데이터 프레임 기준으로 합침
• right : right 데이터프레임 기준으로 합침
• outer : left, right의 모든 data합침

🍟merge를 이용

🍟index 기준으로 결합

DataFrame 연산

DataFrame 파일처리(매우 중요)

csv불러오기

• pd.read_csv(FilePath, sep, header, names, index_col,skiprows, nrows, encoding)
• FilePath : 파일경로, sep: 구분자, header(컬럼명) : 없을경우 none
• names : header가 없을 시 컬럼명 입력가능, skiprows : 파일에서 행을 건너뛰고 불러옴
• index_col : 컬럼을 index로 사용, nrows : 입력한 개수만큼의 데이터만 읽음
• encoding : 인코딩 타입 입력, 데이터가 한글이면 'CP949'
  

csv를 불러오기 및 작성연습

• data = pd.read_csv('data1.csv')
  

DataFrame 통계

• describe() : 통계 요약(데이터 개수, 평균, 표준편차, 최소값, 4분위값, 최대값)
  

sort_value() : 정렬

• ascending : True - 오름차순, False - 내림차순 정렬
• inplace : True 이면 정렬한 값을 DataFrame에 바로 반영
• by : 정렬할 기준 변수
• axis : 0 - 행방향 정렬, 1= 열방향 정렬
  

sort_index() : index명 기준으로 정렬

컬럼명 기준으로 정렬

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※ pandas.pydata.org 들어가서 user guide에 들어가서 꼭꼭 익히면서 공부하기