1. Creating, Reading and Writing

• DataFrame과 Series
• DataFrame/Series 생성하기
• Index 변경하기
• CSV 파일 읽기/저장하기

DataFrame과 Series

	DataFrame	Series
형태	table	list
생성	pd.DataFrame( )	pd.Series( )
Index 변경	index=[ ]	index=[ ]

CSV 파일 읽기/저장

• 읽기
  pd.read_csv('dir.csv', index_col=0)
• 저장
  pd.to_csv('dir.csv')

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1번

• In the cell below, create a DataFrame fruits that looks like this

	Apples	Bananas
0	30	21

내가 작성한 코드

fruits = pd.DataFrame({"Apples" : [30], "Bananas" : 21})

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2번

• Create a dataframe fruit_sales that matches the diagram below

	Apples	Bananas
2017 Sales	35	21
2018 Sales	41	34

내가 작성한 코드

fruit_sales = pd.DataFrame({"Apples" : [35, 41], "Bananas" : [21, 34]},
                          index=['2017 Sales', '2018 Sales'])

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3번

• Create a variable ingredients with a Series that looks like:

Flour     4 cups
Milk       1 cup
Eggs     2 large
Spam       1 can
Name: Dinner, dtype: object

내가 작성한 코드

ingredients = pd.Series(["4 cups", "1 cup", "2 large", "1 can"],
			index=["Flour", "Milk", "Eggs", "Spam"],
                        name="Dinner")

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4번

• Read the following csv dataset of wine reviews into a DataFrame called reviews

내가 작성한 코드

reviews = pd.read_csv("../input/wine-reviews/winemag-data_first150k.csv",
                     index_col=0)

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5번

• CSV 파일로 저장
  animals = pd.DataFrame({'Cows': [12, 20], 'Goats': [22, 19]}, index=['Year 1', 'Year 2'])

내가 작성한 코드

animals.to_csv("cows_and_goats.csv")