[파이썬 판다스] 데이터프레임 행이름, 열이름 리스트로 추출
판다스를 불러오고 데이터프레임을 하나 정의합니다. import pandas as pd df1=pd.DataFrame({'C1':[1,2,3],'C2':[10,20,30],'C3':[100,200,300]},index=['R1','R2','R3']) >>> df1 C1 C2 C3 R1 1 10 100 R2 2 20 200 R3 3 30 300 행 이름을 출력해봅시다. >>> list(df1.index) ['R1', 'R2', 'R3'] 열 이름을 출력해봅시다. >>> list(df1.columns) ['C1', 'C2', 'C3']
2022. 1. 12.
[파이썬 판다스] 데이터프레임 숫자로만 인덱싱 하는 법(iloc)
판다스를 불러오고 데이터프레임을 하나 정의합시다. import pandas as pd df1=pd.DataFrame({'C1':[1,2,3],'C2':[10,20,30],'C3':[100,200,300]},index=['R1','R2','R3']) >>> df1 C1 C2 C3 R1 1 10 100 R2 2 20 200 R3 3 30 300 숫자(index)로 인덱싱 할 때는 iloc 메소드를 사용합니다. 1행 1열에 접근해봅시다. >>> df1.iloc[0,0] 1 1행 3열에 접근해봅시다. >>> df1.iloc[0,2] 100 1행의 1,2열에 접근해봅시다. >>> df1.iloc[0,0:2] C1 1 C2 10 Name: R1, dtype: int64 1행의 1,3열에 접근해봅시다. >>> df1..
2022. 1. 12.
[파이썬 판다스] 데이터프레임 행 개수, 열 개수
판다스를 불러오고 데이터프레임을 하나 정의합시다. import pandas as pd df1=pd.DataFrame({'C1':[1,2,3],'C2':[10,20,30],'C3':[100,200,300]},index=['R1','R2','R3']) >>> df1 C1 C2 C3 R1 1 10 100 R2 2 20 200 R3 3 30 300 행 개수를 출력하는 방법은 아래와 같이 세 가지가 있습니다. >>> len(df1) 3 >>> len(df.index) 3 >>> df.shape[0] 3 열 개수를 출력하는 방법은 두 가지가 있습니다. >>> len(df1.columns) 3 >>> df1.shape[1] 3
2022. 1. 12.
[파이썬 판다스] 시리즈에서 각 원소가 특정 리스트의 어느 인덱스인지 확인하기 (get_indexer)
판다스를 불러오고 시리즈를 하나 정의합시다. import pandas as pd s1=pd.Series(['a','b','a','a','c','d','e','e']) >>> s1 0 a 1 b 2 a 3 a 4 c 5 d 6 e 7 e dtype: object 각 원소가 ['a','b','c','d','e'] 의 몇번째 인덱스인지 확인해봅시다. 이 리스트도 변수에 넣어줍니다. >>> for_idx=['a','b','c','d','e'] s1의 각 원소가 몇번째 인덱스인지 확인해봅시다. >>> pd.Index(for_idx).get_indexer(s1) array([0, 1, 0, 0, 2, 3, 4, 4], dtype=int64)
2022. 1. 10.
[파이썬 판다스] 시리즈에서 고유 값 추려내기 (unique)
판다스를 불러오고 시리즈를 하나 정의합시다. import pandas as pd s1=pd.Series(['a','b','a','a','c','d','e','e']) >>> s1 0 a 1 b 2 a 3 a 4 c 5 d 6 e 7 e dtype: object 고유 값을 추려 봅시다. unique 메소드를 사용합니다. >>> s1.unique() array(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype=object)
2022. 1. 10.
[파이썬 판다스] 시리즈에서 중복 값 제거하기 (unique)
판다스를 불러오고 시리즈를 하나 정의합시다. import pandas as pd s1=pd.Series(['a','b','a','a','c','d','e','e']) >>> s1 0 a 1 b 2 a 3 a 4 c 5 d 6 e 7 e dtype: object 중복 값을 제거해봅시다. unique 메소드를 사용합니다. >>> s1.unique() array(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype=object)
2022. 1. 10.
[파이썬 판다스] 데이터프레임 각 열의 개수,평균,표준편차,최댓값,최솟값,분위수 출력
판다스 패키지와 넘파이 패키지를 불러옵니다 import pandas as pd import numpy as np np.rand.rand 함수를 이용하여 0~1 사이 균등분포에서 배열을 생성합니다. 생성한 배열로 데이터프레임을 생성합다. 행과 열의 이름을 아래와 같이 입력합니다. >>> df1=pd.DataFrame(np.random.rand(3,4),index=["R1","R2","R3"],columns=["C1","C2","C3","C4"]) >>> df1 C1 C2 C3 C4 R1 0.365426 0.376201 0.644952 0.642808 R2 0.824492 0.194468 0.876285 0.700862 R3 0.926402 0.327502 0.481516 0.087809 각 열의 개수,평균..
2022. 1. 4.
