1. Creating DataFrame(데이터프레임 만들기)

• 자료출처 : https://pandas.pydata.org/Pandas_Cheat_Sheet.pdf

In [1]:

from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML("<style> .container{width:90% !important;}</style>"))

딕셔너리를 사용하여 DataFrame 생성하기¶

In [2]:

import pandas as pd

In [3]:

# 인덱스 옵션을 넣지 않으면 행 인덱스가 0부터 생성
df = pd.DataFrame(
                {'a' : [4, 5, 6],
                 'b' : [7, 8, 9],
                 'c' : [10, 11, 12]},
                )

df

Out[3]:

	a	b	c
0	4	7	10
1	5	8	11
2	6	9	12

In [4]:

# 인덱스 값을 입력해서 내가 원하는 임의의 인덱스 값을 설정할 수 있다.
df = pd.DataFrame(
                {'a' : [4, 5, 6],
                 'b' : [7, 8, 9],
                 'c' : [10, 11, 12]},
                 index = [1, 2, 3]
                )

df

Out[4]:

	a	b	c
1	4	7	10
2	5	8	11
3	6	9	12

데이터 프레임에서 특정 데이터 불러오기¶

In [5]:

# 하나의 컬럼만 불러오기
df['a']

Out[5]:

1    4
2    5
3    6
Name: a, dtype: int64

In [6]:

# 두 개 이상의 컬럼을 불러올 때는 대괄호 안에 리스트 형식으로 불러온다.
df[ ['a','b'] ]

Out[6]:

	a	b
1	4	7
2	5	8
3	6	9

In [7]:

# 행(혹은 인덱스) 기준으로 데이터를 불러올 때는 df.loc[인덱스] 를 사용
df.loc[2]

Out[7]:

a     5
b     8
c    11
Name: 2, dtype: int64

In [8]:

# df.loc[인덱스, 컬럼명] 을 사용해서 특정 행, 열의 데이터를 불러올 수 있다
df.loc[2, 'a']

Out[8]:

5

In [9]:

# 이 때 복수의 행과 열을 조회할 때는 행과 열을 각각 리스트 형식으로 적어주면 된다
df.loc[[1, 2], ['a', 'b']]

Out[9]:

	a	b
1	4	7
2	5	8

리스트를 사용해서 컬럼명 만들기¶

In [10]:

# 리스트를 사용하여 데이터프레임을 만들 때, 컬럼명 옵션을 입력하지 않으면
# 0부터 순서대로 컬럼명이 만들어진다
df = pd.DataFrame(
                [ [4, 5, 6],
                  [7, 8, 9],
                  [10, 11, 12]],
                index = [1, 2, 3]
                )

df

Out[10]:

	0	1	2
1	4	5	6
2	7	8	9
3	10	11	12

In [11]:

# 때문에 리스트로 데이터 프레임을 만들 때 아래 처럼 컬럼명을 설정해주는 것이 보통
df = pd.DataFrame(
                [ [4, 5, 6],
                  [7, 8, 9],
                  [10, 11, 12]],
                 index = [1, 2, 3],
                columns = ['a', 'b', 'c']
                )

df

Out[11]:

	a	b	c
1	4	5	6
2	7	8	9
3	10	11	12

데이터프레임 만들기 : Multi Index¶

In [12]:

# 복수의 인덱스를 만들어 줄 수도 있음 (pd.Multiindex 사용)
df = pd.DataFrame(
                            {'a' : [4, 5, 6], 
                             'b' : [7, 8, 9],
                             'c' : [6, 9, 12]},
                            index = pd.MultiIndex.from_tuples( [('d', 1), ('d', 2), ('e', 2)] ,
                                                                                     names = ['n', 'v'] )
                                )

df

Out[12]:

		a	b	c
n	v
d	1	4	7	6
	2	5	8	9
e	2	6	9	12