예제

• 영화 데이터를 가지고 데이터 선택 , 데이터 조건 , 데이터 변경 등 예제를 수행

import

import pandas as pd

• pandas 를 사용할떄 반드시 라이브러리 를 import 해야 하는 구문이다
• as 를 통해 약어로 표현한것이 pd 이다 -> 이 pd 를 통해 pandas 를 무조건 부를수 있다.

pd.read_csv('file')

df = pd.read_csv('train.csv')
df

• directory 에 있는 위치에 파일 명을 읽어와 DataFrame 으로 바꿔주는 함수이다.
• 이떄 정확한 directory 내 file 명을 읽어와야 한다.
• url 링크도 가능하다.

pd.loc[]

df.loc[0]

df.loc[df['genre'] == '액션' , 'genre']
df.loc[df['genre'] == '액션' , ['genre' , 'director']]

• loc 는 DataFrame 에서 내가 가지고오고 싶은 index 를 가져오는 방법중 하나이다.
• loc 는 특히 조건을 주는 방법으로도 자주 쓰이고 있다.
• loc 안에 조건식을 넣어서 내가 보고 싶은 컬럼만 보일수 있게 할수도 있다.
• 내가 보고 싶은 column 도 리스트 형식으로 전달하여 볼수 있다.

df[start:end]

display(df[index:])

• 해당 index 부터 전부를 보여주는 인덱스 슬라이싱도 가능하다.
• 정확한 슬라이싱은 start ~ end-1 까지의 행의 모든 정보를 리턴해 주는 함수이다.

pd.iloc[row , column]

df.iloc[row , column]
df.iloc[0] # row 값만 넣어줘도 된다
df.iloc[[0,2]] # 0번쨰 row 와 2번쨰 row 만 리턴해준다.
df.iloc[0:2] # 0번쨰 row 부터 1번쨰 row 까지 리턴해준다.
df.iloc[: , 0] # 모든 행 중에 첫번째 칼럼만 리턴해준다.
df.iloc[: , [0,2]] # 모든 행에서 첫번쨰 칼럼이랑 세번쨰 칼럼을 리턴해준다.
df.iloc[: , 0:2] # 모든 행에서 첫번쨰 칼럼부터 두번쨰 칼럼까지 리턴해준다.

• iloc 는 row , column 을 둘다 숫자로 받아 리턴 해주는 방식이다.

df['column']

df['Title']
df[[col1 , col2 , .....]]

• df['column'] 을 통해 원하는 column 만 리턴 해줄수 있다.
• 두개이상의 컬럼을 같이 보고 싶을떄는 리스트 형태로 넣어준다.

df['column'] 조건

df['column'] == True
df['genre'] == '액션'

• 해당 컬럼이 True 인지 False 인지를 리턴을 해준다.

조건식으로 df 출력

df[df['genre'] == '액션'] # 장르가 액션인 모든 행을 리턴

• df 안에 조건식을 만족하는 모든 행을 리턴 한다.

논리 연산자

df[(df['genre'] == '액션') & (df['genre'] == '코미디')]

• & , | 여러가지 논리 연산자로 행을 리턴하는 방법도 있다.

df['columns'].isnull()

df[df['dir_prev_bfum'].isnull()]

• 해당 컬럼이 NaN 인 값을 리턴해주는것이다

df['columns'].notnull()

df[df['dir_prev_bfum'].notnull()]

• isnull 과 반대로 NaN 이 아닌 값들을 리턴해주는 함수이다.