Pandas

데이터 로딩

• import pandas as pd : 라이브러리 호출
• pd.read_csv() : csv타입 데이터 로드
• df.head() : 처음 다섯줄 출력 (미리보기 느낌)
• df.columns = [~] : Column header 이름 지정

series

indexing

dataframe

dataframe 생성

dataframe indexing

dataframe handling

Selection & Drop

selection

index 설정

drop

Dataframe operations

lambda

map

apply & applymap

Pandas built-in functions

• 원하는 row의 개수만큼 볼 수 있는 기능

Review

• 데이터 로딩
  • import pandas as pd
  • pd.read_csv(), pd.read_excel (conda install xlrd)
  • df.head()
  • df.columns = [~]
• Series
  • index
  • .astype()
  • .values
  • .index
  • .name
  • .index.name
• Dataframe
  • index, columns
  • .loc, .iloc
  • .T
  • .values
  • .to_csv()
  • del df['column']
  • df['col1'], df[['col1', 'col2', 'col3']]
  • df[row:column]
  • df.index = list(range(0, 15))
  • df.reset_index(inplace=True, drop=True)
  • df.drop(axis=1, inplace=True)
  • Operation types : add, sub, div, mul (fill_value=n) -> index 기준 연산
  • series + dataframe : row broadcasting
  • lambda
  • .map()
  • .unique()
  • .replace()
  • .apply(), .applymap
• Pandas built-in functions
  • .describe()
  • .unique()
  • .sum(), .sub(), .mean(), .min(), .max() .count(), .median(), .median(), .var() -> axis 지정
  • .isnull(), .isnull().sum()
  • .sort_values(ascending=True)
  • .corr()
  • .cov()
  • .corrwith()
  • .corr()
  • pd.options.display.max_rows = n
  • df.sex.value_counts(sort=True)