[머신러닝 인강] 4. 데이터 분석을 위한 Python(4)

csv 데이터로 DataFrame 데이터 생성하기

csv 데이터로 부터 DataFrame 생성

• 데이터 분석을 위해, dataframe을 생성하는 가장 일반적인 방법
• 데이터 소스로부터 추출된 csv(comma separated values) 파일로부터 생성
• pandas.read_csv 함수 사용

import pandas as pd

# data 출처: https://www.kaggle.com/hesh97/titanicdataset-traincsv/data
train_data = pd.read_csv('../train.csv')
train_data.head()

read_csv 함수 파라미터

• sep - 각 데이터 값을 구별하기 위한 구분자(separator) 설정
• header - header를 무시할 경우, None 설정
• index_col - index로 사용할 column 설정
• usecols - 실제로 dataframe에 로딩할 columns만 설정

train_data = pd.read_csv('../train.csv', index_col='PassengerId', usecols=['PassengerId', 'Survived', 'Pclass', 'Name'])
train_data

train_data.columns
>>> Index(['Survived', 'Pclass', 'Name'], dtype='object')

DataFrame에서 원하는 column만 선택하기

column 선택하기

• 기본적으로 []는 column을 추출
• 컬럼 인덱스일 경우 인덱스의 리스트 사용 가능
  • 리스트를 전달할 경우 결과는 Dataframe
  • 하나의 컬럼명을 전달할 경우 결과는 Series

import pandas as pd

# data 출처: https://www.kaggle.com/hesh97/titanicdataset-traincsv/data
train_data = pd.read_csv('../train.csv')
train_data.head()

하나의 컬럼 선택하기

train_data['Survived']
# datatype : Series
>>> 0      0
    1      1
    2      1
    3      1
    4      0
          ..
    886    0
    887    1
    888    0
    889    1
    890    0
    Name: Survived, Length: 891, dtype: int64

복수의 컬럼 선택하기

train_data[['Survived', 'Name', 'Age', 'Embarked']]
# datatype : Dataframe

DataFrame에서 원하는 row만 선택하기

import numpy as  np
import pandas as pd

# data 출처: https://www.kaggle.com/hesh97/titanicdataset-traincsv/data
train_data = pd.read_csv('../train.csv')
train_data.head()

dataframe slicing

• datafrmae의 경우 기본적으로 [] 연산자가 column 선택에 사용
• 하지만, slicing은 row 레벨로 지원

train_data[7:10]

row 선택하기

• Seires의 경우 []로 row 선택이 가능하나, DataFrame의 경우는 기본적으로 column을 선택하도록 설계
• .loc, .iloc로 row 선택가능
  • loc - 인덱스 자체를 사용
  • iloc - 0 based index로 사용
  • 이 두 함수는 ,를 사용하여 column 선택도 가능

train_data.index = np.arange(100, 991)
train_data.tail()

train_data.loc[986]
>>> PassengerId                      887
    Survived                           0
    Pclass                             2
    Name           Montvila, Rev. Juozas
    Sex                             male
    Age                             27.0
    SibSp                              0
    Parch                              0
    Ticket                        211536
    Fare                            13.0
    Cabin                            NaN
    Embarked                           S
    Name: 986, dtype: object

train_data.loc[[986, 100, 110, 990]]

train_data.iloc[[0, 100, 200, 2]]

row, column 동시에 선택하기

• loc, iloc 속성을 이용할 때, 콤마를 이용하여 둘 다 명시 가능

train_data.loc[[986, 100, 110, 990], ['Survived', 'Name', 'Sex', 'Age']]

train_data.iloc[[101, 100, 200, 102], [1, 4, 5]]

머신러닝과 데이터 분석 A-Z 올인원 패키지 Online. 👉 https://bit.ly/3cB3C8y