*2021. 7. 10. 23:28 에 작성한 글
다시 코드잇 집중이다!
DataFrame 인덱싱
DataFrame 인덱싱 문법 정리
| 이름으로 인덱싱하기 | 기본 형태 | 단축 형태 |
|---|---|---|
| 하나의 row 이름 | df.loc["row4"] | |
| row 이름의 리스트 | df.loc[["row4", "row5", "row3"]] | |
| row 이름의 리스트 슬라이싱 | df.loc["row2":"row5"] | df["row2":"row5"] |
| 하나의 column 이름 | df.loc[:, "col1"] | df["col1"] |
| column 이름의 리스트 | df.loc[:, ["col4", "col6", "col3"]] | df[["col4", "col6", "col3"]] |
| column 이름의 리스트 슬라이싱 | df.loc[:, "col2":"col5"] |
| 위치로 인덱싱하기 | 기본 형태 | 단축 형태 |
|---|---|---|
| 하나의 row 위치 | df.iloc[8] | |
| row 위치의 리스트 | df.iloc[[4, 5, 3]] | |
| row 위치의 리스트 슬라이싱 | df.iloc[2:5] | df[2:5] |
| 하나의 column 위치 | df.iloc[:, 3] | |
| column 위치의 리스트 | df.iloc[:, [3, 5, 6]] | |
| column 위치의 리스트 슬라이싱 | df.iloc[:, 3:7] |
데이터 변형하기
값 바꾸는 것이 이리도 간단한 일이었다니
row, column 별로 바꿀 수도 있고 여러 라인들을 한 번에 바꿀 수도 있고
위치 지정해서 원하는 값을 넣을 수도 있는 것이 이리도 간단한 일인가요
DataFrame에 값 추가/삭제
추가할 때는 loc
삭제할 때는 drop
*원본데이터 변경 포인트
1)원본도 같이 삭제 : inplace = True
2)원본은 그대로 : inplce = False
index/column 설정하기
.rename
.name.index
.set_index
큰 데이터 다루기
대용량의 데이터를 다룰 때 효율적인 방식으로 데이터 찾기
.head()
: 위에서부터 () 개의 파일만
.tail()
: 아래에서부터
.shape
: 데이터 프레임의 얼마나 큰지, 모양 파악 가능
.columns
: 컬럼 목록 파악
.info
: 컬럼들과 기본정보 파악
.describe
: 데이터 프레임의 통계 정보 파악
.sort_values(by = '')
: row들을 원하는 기준으로 정리
.sort_values(by = '', ascending=False)
: 오름차순
큰 series 살표보기
df['']
df[''].unique()
: 겹치는 것 없이
df[''].value_counts()
: 각 브랜드 별로 몇개씩 있는지
df[''].descrive()
: 시리즈에 대한 정보
본격 여름을 알리는 장마 덕분에
더위 먹고 뇌에 습기차는 기분으로 허덕이다가
에어컨 트니까 다시 일상 복구다...
미련없이 틀면 될 것을 왜 참았는지...!
다시 락다운급으로 살려니 막막하지만
여름캠프왔다고 생각하고 공부나 해야지ㅠㅠ
'데이터 사이언스 입문' 2.DataFrame 다루기|작성자 Index
