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오늘의 한줄 요약

• Jupyter/Pandas 를 익히려면 아직 한참 멀었구나... 나는 파일도 제대로 못 여는..바보니까...ㅎㅎ

Pandas_데이터 합치기

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크게 3가지 있음

1. pd.concat()

2. pd.merge()

3. pd.join()

Pandas_pivot_table

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(쓰임) 특정 군을 기준으로 데이터를 재정렬하고 싶을 때 사용

1. 이론

index=["00"]

• pd.pivot_table(df, index=["Name"]
• df에서 Name을 기준으로 재정렬(정리) 해라

values=["00"]

• pd.pivot_table(df, index=["Name"], values=["price"])
• df에서 Name을 기준으로 재정렬(정리)한 뒤 Price 값만 보여줘

aggfunc=np.sum

• 중복을 정리하는 '디폴트'는 '평균'이다
• '평균'이 아닌 '합계' 외 다른 것을 사용하고 싶다면 aggfunc=np.000 을 사용한다.
• pd.pivot_table(df, index=["Name"], values=["price"], aggfunc=np.sum)

aggfunc=[np.mean, len]

• 중복의 개수 파악
• pd.pivot_table(df, index=["Name"], values=["price"], aggfunc=[np.mean, len])

fill_value=

• 그래프 생성 시 없는 값은 'NaN'으로 표시됨
• 'NaN'을 다르게 표현하고 싶다면 fill_value=000 을 사용하면 'NaN'값이 '000'으로 바뀜

2. 실습

Pandas_for() 반복문

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Python의 반복문

• MATLAB은 반복, 조건, 함수 이든 END로 끝나게 해서 구분
• C/C++은 중괄호로 구문의 시작과 끝을 구분
• Python은 들여쓰기(intent)로 구분
  
  
  

원라인 코드

[1] python

for n in [1,2,3,4]
	print("Number is", n)

[2] python

for n in range(0,10):
	print(n**2)

▼
[Pandas]

[n**2 for n in range(0,10)]

0부터 9까지의 숫자 하나씩을 가져와서, 각각의 제곱한 다음에 리스트에 저장해라

iterrows()

Pandas에서 잘 맞춰진 반복문용 명령 iterrows()

• Pandas 데이터 프레임은 대부분 2차원
• 이럴 때 for문을 사용하면 n번째 하는 지정을 반복해서 가독률이 떨어짐
• Pandas 데이터 프레임으로 반복문을 만들때 itterows() 옵션을 사용하면 편함
• 받을 때, 인덱스와 내용으로 나누어 받는 것만 주의