[TIL Day14] Python으로 데이터 다루기 II - Pandas

Python으로 데이터 다루기 II - Pandas

Pandas 시작하기

Pandas로 1차원 데이터 다루기 - Series

• Series?
  - 1-D labeled array
  - 인덱스를 지정해줄 수 있음
  
  
• Series + Numpy
  - series는 ndarray와 유사하다!
  
• Series + Dict
  - series는 dict와 유사하다
  
• Series에 이름 붙이기
  - name 속성을 가지고 있음
  - 처음 series를 만들 때 이름을 붙일 수 있음
  
  

Pandas로 2차원 데이터 다루기 - Dataframe

Pandas의 Dataframe

• dataframe?
  - 2-D labeled table
  - 인덱스를 지정할 수도 있음
  

• From CSV to dataframe
  - csv(comma seperated value)를 dataframe으로 생성해줄 수 있다.
  - .read_csv()를 이용
  

• Pandas 활용 1. 일부분만 관찰하기
  - head(5): 처음 n개의 데이터 참조
  - tail(5): 마지막 n개의 데이터 참조
  

• Pandas 활용 2. 데이터 접근하기
  - df['column_name'] or df.column_name
  - column name에 띄어쓰기가 있는 경우엔 후자를 쓰지 못함
  

• Honey Tip! Dataframe의 각 column은 "Series"다!
  

• Pandas 활용 3. "조건"을 이용해서 데이터 접근하기
  
  

• Pandas 활용 4. 행을 기준으로 데이터 접근하기
  
  - 인덱스를 이용해서 가져오기: .loc[row, col]
  

  - 숫자 인덱스를 이용해서 가져오기: .iloc[row_idx, col_idx]
  
  

• Pandas 활용 5. groupby
  - Split: 특정한 "기준"을 바탕으로 DataFrame을 분할
  - Apply: 통계함수 - sum(), mean(), median(), - 을 적용해서 각 데이터를 압축
  - Combine: Apply된 결과를 바탕으로 새로운 Series를 생성 (group_key : applied_value)