[Python] Pandas Library 활용(DataFrame)

1. Import

import pandas as pd

2. DataFrame

	Columns
Index	name	salary	deptno
0	smith	1000	10
1	timo	2000	20
2	kali	2500	20
3	echo	5000	30

df1 = pd.DataFrame({'name': ['smith', 'timo', 'kali', 'echo'],
                   'salary': [1000, 2000, 2500, 5000],
                   'deptno': [10, 20, 20, 30]})

df2 = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4),
                  index = ['a', 'b', 'c', 'd'],
                  columns = ['red', 'blue', 'green', 'yellow'])

print(df1.columns)
print(df1.index)

'''
Index(['name', 'salary', 'deptno'], dtype='object')
RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)
'''

 

3. Elements 선택

(1) Column 선택 => return 값으로 Series 가 반환된다.

* DataFrame[칼럼명]

* DataFrame.칼럼명

print(df1['name'])
'''
0    smith
1     timo
2     kali
3     echo
Name: name, dtype: object
'''

print(df1.name)
'''
0    smith
1     timo
2     kali
3     echo
Name: name, dtype: object
'''

(2) Row 선택 => return 값으로 Series 가 반환된다.

* DataFrame.loc[index] <= 정수형 인덱스 외에 지정한 인덱스로 참조할 수 있다.

* DataFrame.iloc[정수 인덱스] <= 0, 1, 2, 3... 배열 인덱스 참조하듯이 사용

print(df2.loc['a'])
'''
red       0
blue      1
green     2
yellow    3
Name: a, dtype: int32
'''

print(df2.iloc[0])
'''
red       0
blue      1
green     2
yellow    3
Name: a, dtype: int32
'''

(3) Element 선택

print(df2['green']['c']) # 10

 

4. Add & Delete Columns

* DataFrame[새로운 칼럼명] = List

df1['dept'] = ['marketing', 'management', 'computer', 'software']

기존 df1에 'dept'를 추가했다.

ser1 = pd.Series(np.arange(4))
df1['num'] = ser1

새로운 Series를 생성하여 기존 df1에 추가했다.

* del DataFrame[삭제하고 싶은 칼럼명]

del df1['num']

5. 원하는 행 찾기

(1) df1에서 salary가 2000보다 큰 행을 찾기

df1[df1.salary > 2000]

(2) df1에서 salary가 2000보다 큰 직원의 이름 찾기

df1[df1.salary > 2000].name
'''
2    kali
3    echo
Name: name, dtype: object
'''

 

6. Drop Elements in DataFrame

* DataFrame.drop(인덱스, (default) axis = 0): Drop Row

# Drop Row
df1.drop([0, 1])

* DataFrame.drop(컬럼명, axis = 1): Drop Column

df1.drop(['deptno', 'dept'], axis = 1)

 

7. Describe

* DataFrame.describe()

emp = pd.DataFrame({'num': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'name': ['smith', 'kali', 'timo', 'echo', 'shco'],
                   'deptno': [10, 10, 20, 20, 50],
                   'salary': [1000, 2000, 4000, 5000, 10000]})

emp.describe()

string 값인 컬럼을 제외한 통계 수치가 나온다

emp['salary'].describe()

Salary 값만 통계 수치 확인