[Python] Pandas란?

💡 pandas

pandas는 쉽고 직관적인 관계형 or 분류된 데이터로 작업 할 수 있도록 설계된 빠르고 유연하며 표현력이 풍부한 데이터 구조를 제공하는 python library이다.

• 데이터 분석에서 자주 사용하는 테이블 형태를 다룰 수 있는 라이브러리
• 1차원 자료구조→ Series, 2차원 자료구조→ DataFrame, 3차원 자료구조→ Panel을 지원

 

pandas-Series

pandas를 사용하기 위해서는 import pandas as pd를 통해 import한다.

# Series 자료형

• 리스트를 원소로 생성하는 1차원 자료구조
• Series의 원소 인덱스는 0부터 시작하는 정수를 기본 사용

Series 생성

• pd.Series()
• ex>
• data1 = [10, 20, 30, 40, 50] data2 = ['1반', '2반', '3반', '4반', '5반'] sr1 = pd.Series(data1) sr2 = pd.Series(data2)

값을 이용하여 Series 생성

• ex>
• sr3 = pd.Series([101, 102, 103, 104, 105]) sr4 = pd.Series(['월', '화', '수', '목', '금'])

인덱스를 지정하여 Series 생성

• ex>
• sr5 = pd.Series(data1, index=[1000, 1001, 1002, 1003, 1004]) sr6 = pd.Series(data1, index=data2)

Series 인덱싱

• ex>
• sr6['3반'] sr6[2] sr6[-1]

Series 슬라이싱

• ex>
• sr6[0:3]

Series 인덱스

• ex>
• sr6.index

Series 값

• ex>
• sr6.values

Series 연산

• 연산할 두 Series원소의 자료형이 같아야 함
• 숫자면 더하고, 문자열이면 연결시킨다.
• ex>
• sr1 + sr3 sr4 + sr5

 

pandas-DataFrame

pandas를 사용하기 위해서는 import pandas as pd를 통해 import한다.

# DataFrame 자료형

• 행과 열이 있는 테이블 형태의 2차원 자료구조

딕셔너리를 이용하여 DataFrame 생성

• pd.DataFrame()
• ex>
• data_dic = { 'year' : [2018, 2019, 2020], 'sales' : [350, 480, 1099] } df1 = pd.DataFrame(data_dic)

리스트를 이용하여 DataFrame 생성

• ex>
• df2 = pd.DataFrame([[89.2, 92.5, 90.8], [92.5, 89.9, 95.2]], index=['중간고사', '기말고사'], columns=data2[0:3])

DataFrame 열 이름 설정

• ex>
• df2.columns = ['국어', '영어', '수학']

DataFrame 조회

• ex>
• # 위부터 2개 행 조회 df2.head(2) # 아래부터 2개 행 조회 df2.tail(2) # 컬럼 조회 df2['국어']

CSV 파일로 저장

• to_csv
• ex>
• df2.to_csv('C:/Users/inbeom/my_python/score.csv', header='False')

CSV 파일을 DataFrame으로 불러오기

• read_csv
• ex>
• df3 = pd.read_csv('C:/Users/inbeom/my_python/score.csv', encoding='utf-8', index_col=0, engine='python')