[Python/파이썬] Pandas 기초 정리 : Series, Dataframe 개념 정리

import pandas as pd

#price라는 Series 생성
price = pd.Series([500, 1000, 2000, 4000])
print("Series type:")
print(type(price)) #Series는 pandas의 클래스

print("Series 전체 출력")
print(price)

print("Series 인덱싱")
print(price[0])
print(price[1])

Series type:
<class 'pandas.core.series.Series'> 

Series 전체 출력
0     500
1    1000
2    2000
3    4000
dtype: int64

Series 인덱싱
500
1000

2) 인덱스를 직접 입력해보기

: 위 1) 코드에서 Series 생성시 인덱스를 내가 원하는 형식으로 변경할 수 있다.(설정하지 않으면 숫자 인덱스)

<코드>

import pandas as pd

#price라는 Series 생성
price = pd.Series([500, 1000, 2000, 4000], index =['2021-01-01', '2021-02-02', '2021-03-03', '2021-04-04'])

print("Series 전체 출력")
print(price)

Series 전체 출력
2021-01-01     500
2021-02-02    1000
2021-03-03    2000
2021-04-04    4000

3) 인덱스, Series의 각 요소에 접근해보기

Series의 속성인 .index, .values를 통해 인덱스나 각 요소를 for문을 통해 접근할 수 있다.

<코드>

import pandas as pd

#price라는 Series 생성
price = pd.Series([500, 1000, 2000, 4000], index =['2021-01-01', '2021-02-02', '2021-03-03', '2021-04-04'])

#index 출력하기
for date in price.index:
    print(date)

#인덱스에 따른 값 출력하기
for pri in price.values:
    print(pri)

4) Series 끼리 사칙연산

-. Series 끼리 사칙연산이 가능하다.

-. 사칙연산을 한 결과는 또 다른 Series이다.

<코드>

import pandas as pd

#price1,2 라는 Series 생성
price1 = pd.Series([500, 1000, 2000, 4000], index =['2021-01-01', '2021-02-02', '2021-03-03', '2021-04-04'])
price2 = pd.Series([5000, 10000, 20000, 40000], index =['2021-02-02', '2021-01-01', '2021-04-04', '2021-03-03'])

#Series + Series
sum = price1 + price2
print(sum)

2021-01-01    10500
2021-02-02     6000
2021-03-03    42000
2021-04-04    24000
dtype: int64

2. Dataframe 다뤄보기

1) Dataframe 생성해보기 (위 이미지를 기준으로)

-. 아래와 같이 딕셔너리 형태로 Dataframe을 생성할 수 있다.

-. 결과에서 보면 각 Column인 '국어', '영어','수학' 열은 Series이다. (Series가 모여서 Dataframe이 된다.)

<코드>

import pandas as pd

#3개의 key : value를 가진 딕셔너리
raw_data = {'국어' : [90, 70, 60, 50],
            '영어' : [100, 80, 80, 80],
            '수학' : [100, 70, 70, 80]} 

#위 딕셔너리를 받아서 그대로 dataframe으로 생성        
df = pd.DataFrame(raw_data)
print("df의 type:")
print(type(df))
print(df)

df의 type:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

   국어   영어   수학
0  90  100  100
1  70   80   70
2  60   80   70
3  50   80   80

2) Dataframe의 Column(열) 순서 바꿔보기

-. Dataframe 생성시 'columns' 파라미터를 사용하면 Column의 순서를 바꾸는 것도 가능하다.

<코드>

import pandas as pd

#3개의 key : value를 가진 딕셔너리
raw_data = {'국어' : [90, 70, 60, 50],
            '영어' : [100, 80, 80, 80],
            '수학' : [100, 70, 70, 80]} 

#위 딕셔너리를 받아서 그대로 dataframe으로 생성        
df = pd.DataFrame(raw_data, columns=['영어','국어','수학'])
print(df)

    영어  국어   수학
0  100  90  100
1   80  70   70
2   80  60   70
3   80  50   80

3) Dataframe의 인덱스를 따로 설정해보기

-. Dataframe 생성시 'index' 파라미터를 사용하면 인덱스를 따로 설정할 수 있다.

-. 인덱스를 입력할시 리스트 or 튜플 형태로 입력 가능

-. Dataframe이 인덱스를 설정할 때 Column의 data가 4개라면 반드시 index도 4개로 설정해야 한다.(다르면 오류 남)

<코드>

import pandas as pd

#3개의 key : value를 가진 딕셔너리
raw_data = {'국어' : [90, 70, 60, 50],
            '영어' : [100, 80, 80, 80],
            '수학' : [100, 70, 70, 80]} 

index_list = ["YB", 'SW', 'EJ', 'HJ'] #튜플로 해도 무관
df = pd.DataFrame(raw_data, columns=['영어','국어','수학'], index = index_list)
print(df)

     영어  국어   수학
YB  100  90  100
SW   80  70   70
EJ   80  60   70
HJ   80  50   80

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