1.1. 데이터프레임 형태
1) 인덱스와 열 이름이 없는형태
2) 열이름을 지정한 형태
3)인덱스와 열이름을 지정한 형태
1.2. 데이터프레임 만들기
1.2.1. 판다스 불러오기
1.2.2 리스트로 만들기
1) 1 차원 리스트 만들기
# 1차원 리스트 만들기
stock = [94500, 92100, 92200, 92300]
# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame(stock)
# 확인
df.head()
2) 2차원 리스트 만들기
# 2차원 리스트 만들기
stock = [[94500, 92100, 92200, 92300],
[96500, 93200, 95900, 94300],
[93400, 91900, 93400, 92100],
[94200, 92100, 94100, 92400],
[94500, 92500, 94300, 92600]]
# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame(stock)
# 확인
df.head()
3) 열이름 추가하기
dates = ['2019-02-15', '2019-02-16', '2019-02-17', '2019-02-18', '2019-02-19']
names = ['High', 'Low', 'Open', 'Close']
# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame(stock, index=dates, columns=names)
score= pd.DataFrame(list_score, index=list_index, columns=list_col)
score
4) 딕셔너리로 데이터 프레임만들기
인덱스는 C0001 ~ C0004이고, 컬럼에는 Name, Level, Score의 데이터프레임이 만들어진
# 딕셔너리 만들기
cust = {'Name': ['Gildong', 'Sarang', 'Jiemae', 'Yeoin'],
'Level': ['Gold', 'Bronze', 'Silver', 'Gold'],
'Score': [56000, 23000, 44000, 52000]}
# 데이터프레임 만들기(인덱스 지정함)
df = pd.DataFrame(cust, index=['C0001', 'C0002', 'C0003', 'C0004'])
# 확인
df.head()
인덱스와 컬럼을 지정해주고 싶으면 리스트를 만들고 아래와 같이 리스트를 입력해주면된다.
score = pd.DataFrame(list_score, index=list_index, columns=list_col)
1.3. CSV 파일 읽어오기
데이터 분석을 하기위하여 첫번째 단추는 read_csv() 함수로 파일을 불러오는 것이다.
주요 옵션:
- sep: 구분자 지정(기본값 = 콤마)
- header: 헤더가 될 행 번호 지정(기본값 = 0)
- index_col: 인덱스 열 지정(기본값 = False)
- names: 열 이름으로 사용할 문자열 리스트
- skiprows: 처음 몇 줄을 무시할 것인지 지정, 리스트로 지정 가능
- encoding: 인코딩 방식을 지정
1) 데이터 읽어오기
# 데이터 읽어오기
pop = pd.read_csv(path)
# 상위 10행만 확인
pop.head(10)
path의 csv 파일을 읽어와 pop에 저장한다.
pop.head(10)은 10개의 상위 요소만 불러오는 것이다.
1.4. 인덱스 설정
1.4.1 일반 열을 인덱스로 지정
1) 특정 컬럼을 인덱스로 지정
set_index()
메서드를 통해 인덱스 열을 설정합니다.
# 기존 열 중 하나를 인덱스로 설정
pop.set_index('year', inplace=True)
# 확인
pop.head()
한번만 실행하기!
2) 인덱스 이름 삭제
?.index.name=None
'year' 이름만 삭제되고 values는 유지된다.
# 인덱스 이름 삭제
pop.index.name = None
# 확인
pop.head()
3) 인덱스 초기화
reset_index()
인덱스가 원래 'year'이었는데 다시 0~10... 이런 형태로 돌아왔다.
drop=True 설정값을 설정하면 'year' 인덱스 열을 일반열로 가져오지 않고 버리게된다.
# 인덱스 초기화
pop.reset_index(drop=False, inplace=True)
# 확인
pop.head()
4) 인덱스 이름 변경
기존 인덱스를 초기화해서 자동으로 'index'라는 이름으로 'year' 컬럼의 이름이 설정된다. 이를 방지하기 위해
컬럼의 index라는 이름을 다시 'year'로 바꿔주자.
이래야 1981~1982의 columns들이 year로 식별 되는 것이다.
# 열 이름 변경
pop.rename(columns={'index': 'year'}, inplace=True)
# 확인
print(pop.head())