Pandas란?
계량 경제학 용어인 panel data와 analysis의 합성어이다. 구조화된 데이터를 빠르고 쉬우면서 다양한 형식으로 가공할 수 있는 풍부한 자료구조와 함수를 제공한다. (기본구조는 Numpy 입니다.)
쉽게 사용 가능한 자료구조이며, 자료들 간 빠른 연산 속도 및 데이터 분석이 가능하다.
DB테이블, 엑셀 파일과 같은 테이블 형태의 데이터를 다룬다. 데이터에 레이블을 붙여 가독성을 높임.

Pandas 배워보기

Pandas에는 Series와 DataFreame이라는 두 종류의 자료구조가 있다. 지금부터 예제를 진행하겠습니다.

- .Series()

• Series는 1차원 배열과 같은 자료구조이다. 파이썬에는 리스트와 튜플이라는 1차원 배열과 같은 자료구조가 존재하는데 굳이 Series를 만든 이유가 무엇일까?
  -> 리스트, 튜플과 달리 Series 객체는 값뿐만 아니라 각 값에 연결된 index값도 동시에 저장한다. (딕셔너리와 비슷하다고 생각하면 된다(?))

import pandas as pd

D = [3, 5, 10, 2]    # 리스트(1차원 배열)
data = pd.Series(D)  # Series 객체 생성
print(data, "\n")
print(data[2],"\n")	 # 3번째 index의 값 가져오기
print(data.get(2))	 # 위와 동일

• 인덱스에 naming을 할 수 있다.

D = [3, 5, 10, 2]    # 리스트(1차원 배열)
data = pd.Series(D)  # Series 객체 생성
print(data, "\n")

data = pd.Series(D, index=["a", "b", "c", "d"])
print(data)

- .DataFrame()

• Series 객체들이 모인 2차원 데이터 (리스트로 DataFrame 생성이 가능하다.)
• List로 부터 생성

a1 = [1,2,3,4]
b1 = [5,6,7,8]
c1 = [9,10,11,12]
scoreType = ["국어","영어","수학","과학"]
students = ["철수", "지영", "길동"]

# 행과 열의 naming을 할 수 있다.
df = pd.DataFrame((a1, b1, c1), columns=scoreType, index=students)
print(df)

• Series로 부터 생성

a1 = [1, 2, 3, 4]
b1 = [5, 6, 7, 8]
c1 = [9, 10, 11, 12]
scoreType = ["국어", "영어", "수학", "과학"]

aS = pd.Series(a1, index=scoreType)
print(aS, "\n")  # DataFrame의 하나의 행이라고 생각하면 된다.
                 # Series 의 index는 DataFrame의 column이다.
bS = pd.Series(b1, index=scoreType)
cS = pd.Series(c1, index=scoreType)

students = ["철수", "지영", "길동"]
df = pd.DataFrame((aS, bS, cS), index=students)
print(df)

• DataFrame에 하나의 instance를 삽입해보자.

a1 = [1, 2, 3, 4]
b1 = [5, 6, 7, 8]
c1 = [9, 10, 11, 12]
scoreType = ["국어", "영어", "수학", "과학"]

aS = pd.Series(a1, index=scoreType)
bS = pd.Series(b1, index=scoreType)
cS = pd.Series(c1, index=scoreType)

# "국어"의 열의 값이 없는 Series(리스트) 생성
dL = [4, 5, 6]
dS = pd.Series(dL, index=["영어", "수학", "과학"])
df1 = pd.DataFrame((aS, bS, cS, dS), index=["철수", "지영", "길동", "기영"])
print(df1)

• 기영이의 "국어" 점수가 NaN(Not a Number) 형태로 출력된다.

행, 열 선택

• 위의 만들어진 DataFrame df1을 이용하여 행과 열을 선택해보자.

# 열 선택하기
print(df1["국어"], "\n")
print(df1[["국어", "과학"]], "\n")

# 행 선택하기
print(df1[0:2], "\n")
print(df1[0:3:2], "\n")

행/열 선택

• 행/열을 동시에 만족하는 데이터를 선택해보자.

# (행, 열) 선택하기
print(df1.iloc[::, 0:1:], "\n")   # iloc : 숫자로 행/열 선택
print(df1.loc["철수":"길동", "국어"::2])  # loc : column명과 index명으로 행/열 선택

데이터 필터링

• 주어진 조건에 만족하는 데이터를 출력해보자.

print(df1[df1["국어"] > 5], "\n")   # 국어가 5점 초과인 모든 행을 출력

데이터 정렬

print(df1.sort_values("과학"), "\n")    # 과학점수를 기준으로 오름차순 정렬
print(df1.sort_values("과학", ascending=False))   # 위와 동일하나 내림차순 정렬