AI 보안 데이터 리터러시_pandas(2)

pandas의 기본연산 - Series

import pandas as pd

a = {'a': 10,'b': 20,'c': 30,'d': 40,'e': 50}
a
> {'a': 10, 'b': 20, 'c': 30, 'd': 40, 'e': 50}

type(a)
> dict

b = pd.Series(a)
b
> a    10
  b    20
  c    30
  d    40
  e    50
  dtype: int64

type(b)
> pandas.core.series.Series

c = b / 10
c
> a    1.0
  b    2.0
  c    3.0
  d    4.0
  e    5.0
  dtype: float64

c = b// 10
c
> a    1
  b    2
  c    3
  d    4
  e    5
  dtype: int64

type(c)
> pandas.core.series.Series

d = b + c
d # 짝지어서 더해짐
> a    11
  b    22
  c    33
  d    44
  e    55
  dtype: int64

e = {'a': 10,'c': 20,'e': 30,'g': 40}
e
> {'a': 10, 'c': 20, 'e': 30, 'g': 40}

f = pd.Series(e)
f
> a    10
  c    20
  e    30
  g    40
  dtype: int64

d + f # 인덱스가 같은 것끼리 더해지고 다른 것은 x
> a    21.0
  b     NaN
  c    53.0
  d     NaN
  e    85.0
  g     NaN
  dtype: float64

d.add(f, fill_value = 0) # 한 쪽만 있는 값(결측치) 처리, 0으로 채워줌
> a    21.0
  b    22.0
  c    53.0
  d    44.0
  e    85.0
  g    40.0
  dtype: float64

d.sub(f, fill_value = 0) # 뺄셈도 가능
> a     1.0
  b    22.0
  c    13.0
  d    44.0
  e    25.0
  g   -40.0
  dtype: float64

d.mul(f, fill_value = 1) # 곱셈도 가능, 곱셈은 1로 해주면 좋음
> a     110.0
  b      22.0
  c     660.0
  d      44.0
  e    1650.0
  g      40.0
  dtype: float64

d.div(f, fill_value = 1) # 0은 무한대로 갈 수 있으므로, 1 이상 / 분석 목적에 맞게
> a     1.100000
  b    22.000000
  c     1.650000
  d    44.000000
  e     1.833333
  g     0.025000
  dtype: float64

pandas의 기본 연산 - DataFrame 1

결측치

• A.add(B, fill_value = 0 ) : 더하기
• A.sub(B, fill_value = 0 ) : 빼기
• A.mul(B, fill_value = 1 ) : 곱셈
• A.div(B, fill_value = 1 ) : 나누기

a = { '국어':[10, 20, 30], '수학': [30, 40, 50]}
a
> {'국어': [10, 20, 30], '수학': [30, 40, 50]}

df1 = pd.DataFrame(a)
df1

b = { '국어':[100, 200, 300], '영어': [200, 400, 600]}
df2 = pd.DataFrame(b)
df2

df3 = df1 + df2
df3 # 한쪽이라도 결측이 있으면 계산이 안된다.

df1.add(df2, fill_value = 0 )
df4 = df1.add(df2, fill_value = 0 )
df4

df4 = df1.sub(df2, fill_value = 0 )
df4

df4 = df1.mul(df2, fill_value = 1 )
df4

df4 = df1.div(df2, fill_value = 1 )
df4

pandas의 기본연산 - DataFrame2

• 합치기 : pd.merge(left = A, right = B, how = 'left / right',
  left_on = 기준 필드명, right_on = 기준 필드명)

a = { '이름': ['도라에몽', '도라미', '진구'], '나이': [20,30,24]}
df1 = pd.DataFrame(a)
df1

b = { '이름': ['도라에몽', '도라미', '진구'], '고향': ['서울', '부산', '천안']}
df2 = pd.DataFrame(b)
df2

df = pd.merge(left = df1,
              right = df2,
              how = 'left',
              left_on = '이름',
              right_on = '이름')
df # 동일한 기준 외에 다른 정보들이 있을 때, 동일한 정보를 기준으로 합침

x1 = (df['고향'] == '서울') # 조건 생성
df[x1]

x2 = (df['고향'] != '서울') # 조건 생성
df[x2]

x3 = (df['나이'] < 30) # 조건 생성
df[x3]

x4 = (df['고향'] == '서울') | (df['나이'] < 30) # 중복조건 생성 & |
df[x4]