교육8주차(2)

Pandas

pandas.DataFrame

class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, copy=None)

• 생성된 인스턴스는 크기의 변형이 가능한 2차원배열
• Series는 1차원
• 데이터 구조는 레이블이 지정한 축인 행과 열까지 포함되며, 클래스 매서드를 통해 레이블의 수정이 가능함

Parameter

• data: ndarray, Iterable, dict, DataFrame
  dict에는 Series, 배열 등 list와 유사한 오브젝트가 올 수 있음
  데이터가 dict인 경우 열(Columns)의 순서는 삽입 순서
• index: 인덱스 또는 배열형태의 객체
• columns: 인덱스 또는 배열형태의 객체
• dtype: dtype 데이터 유형을 강제하고자 할 때 값
• copy: bool, true일경우는 인스턴스가 변경되지 않지만 False경우는 인스턴스의 값도 바뀜

연산

• 덧셈 add, radd
• 뺄셈 sub, rsub
• 곱셈 mul, rmul
• 나누기 div, rdiv
• 나머지 mod, rmod
• 거듭제곱 pow, rpow
• 행렬곱 dot
• 반올림 round
• 합계 sum
• 곱 prod, product
• 절대값 abs

개요

• transpose T 행과 열을 바꿔줌
• rank 순위를 매기는 메서드
• diff 한객체 내에서 열과 열 / 행과 행의 차이를 출력하는 메서드
• expending 누적계산 누적으로 연산을 수행하는 메서드
• rolling 기간이동계산
• groupby 그룹화
• ewm 지수가중함수 ,주식에 사용함

함수적용

• apply
  • 함수를 적용하여 변환하는 메서드
  • expand/reduce/broadcast = result_type
• applymap
  • 객체의 각 요소에 함수를 적용하는 메서드
• pipe
  • 함수를 연속적으로 사용할 떄 유용한 메서드
• aggregate, agg
  • apply와 비슷하지만 여러개 함수를 동시에 적용할 수 있다는 장점
• transform
  • agg와 비슷하지만 단일 요소별로 함수를 동시에 적용할 수 있다는 장점
• eval
  • 문자열 형태의 계산식
• at
  • 행/열 한쌍에 대한 단일 값에 엑세스

인덱싱

• loc, location
  • 레이블 기반으로 인덱싱을 함, DataFrame이나 Series형식으로 변환이 필요하면 loc를 사용함
• iat
  • 정수 기반 조회 메서드, 행/열 한쌍에 대한 단일 값에 엑서스함
• iloc
  • iat함수와 같이 정수 기반으로 인덱싱함, 정수기반 조회 메서드

비교& 필터링

• gt,lt,ge,le,eq,ne >, < ≥ ,≤, == , ≠
• select_dtyps
  • 데이터기반 열 선택
• clip
  • 임계값 적용
• filter
  • 조건에 맞는 레이블만 필터링
• sample
  • 무작위로 몇개의 값을 출력하는 메서드

결측제어

• isnull = insa
  • DataFrame내의 결측값을 확인해서 bool형식으로 반환하는 메서드
• notna = notnull
  • DataFrame내의 결측값을 확인해서 bool형식으로 반환하는 메서드
• dropna
  • 결측값이 포함된 레이블 제거하는 메서드
• first_valid_index/last_valid_index
  • 결측값 없는 인덱스 확인
• fillna, backfill, bfill, pad, ffill
  • fillna : 결측값을 원하는 값으로 변경하는 메서드
• asof
  • 인덱스 기준으로 where이전에 결측치가 없는 마지막 행을 구함
• sort: 정열
  • 메서드는 값을 기준으로 레이블을 정렬하는 메서드
• nlargest,nsmallest: 데이터를 오름차순/내림차순 정렬후 ,위에서 n개의 행을 출력하는 메서드
• combine: 두 pandas객체를 func함수를 이용하여 결합하는 메서드
• join: 두 객체를 인덱스 기준으로 병합하는 메서드
• merge: 두객체를 병합하는 메서드인데 join과 비슷하지만 더 세부적인 설정이 가능한 메서드로써 인덱스 * 열 기준 병합도 가능함
• aline: 두 객체를 특정 기준들에 맞추어 정렬하는 메서드
• update: DataFrame의 열을 other객체의 동일한 열의 값으로 덮어씌우는 메서드

가공(Modify)

• insert: DataFrame의 특정 위치에 열을 삽입하는 메서드
• pop: DataFrame에서 열 레이블을 꺼냄
• copy: 복사 원본데이터가 바뀌면 사본이 바뀐다. deep = False
• 행/열삭제(drop): 데이터프레임에서 열알 삭제하는 메서드
• apend: 행추가하는 메서드
• truncate : 자르기, 메서드 행이안 열에 대해서 앞뒤를 자르는 메서드
• drop_duplicates: 내용이 중복되는 행을 제거하는 메서드
• squeeze: 차원축소 스칼라 변환하는 메서드

자료참고

https://yganalyst.github.io/data_handling/Pd_12/