pandas 까먹는것들

• DataFrame 만들기

import pandas as pd

## name, korean_score, english_score 컬럼이 있는 데이터 프레임 만들기

#########방법 1

names = ['aaa','bbb','ccc']
1_scores =[56,77,98]
2_scores =[75,56,89]

dict1 = {
	'name' = names,
    'korean_score' = 1_scores,
    'english_score' = 2_scores
}

df = pd.DataFrame(dict1)
print(df)

#########방법 2

school = [ ['aaa',56,75],['bbb',77,56],['ccc',98,89] ]

df = pd.DataFrame(school, columns=['name','korean_score','english_score'])
df
print(df)

• dtype

dtype	설명
int64	정수
float64	소수
object	텍스트
bool	참, 거짓
datetime64	날짜,시간
category	명목형

• 특정 컬럼을 index로

import pandas as pd

test = pd.read_csv('test.csv, index_col=0)

## 결과: 첫번째 컬럼이 index로 들어감

• DataFrame 특정 열 추출 2가지 방법

import pandas as pd
#2가지 종류의 DataFrame

school = [ ['aaa',10,76],['bbb',45,46],['ccc',57,96], ['dddd',99,99] ]

df1 = pd.DataFrame(school, columns=['name','korean_score','english_score'])
df1


names = ['aaa','bbb','ccc','ddd']
one_scores = [10,45,57,99]
two_scores = [76,46,96,99]

dict1 = {
    
    'korean_score': one_scores,
    'math_score': two_scores
}

df2 = pd.DataFrame(dict1,index=names)


#### 1개의 컬럼
df1['korean_score']
#### 2개 이상의 컬럼
df1[['korean_score','english_score']] ## 리스트로 작성

#### 범위로 컬럼 추출
df1.loc[:,'name':'english_score']  ### 컬럼의 경우는 slicing을 기존(바로위)방식으로 안되고, loc 를 써야함

#### blooean
df1.loc[:,[True,False]]  ### 첫열만 출력

• DataFrame 특정 행 추출 2가지 방법

import pandas as pd
#2가지 종류의 DataFrame

school = [ ['aaa',10,76],['bbb',45,46],['ccc',57,96], ['dddd',99,99] ]

df1 = pd.DataFrame(school, columns=['name','korean_score','english_score'])
df1


names = ['aaa','bbb','ccc','ddd']
one_scores = [10,45,57,99]
two_scores = [76,46,96,99]

dict1 = {
    
    'korean_score': one_scores,
    'math_score': two_scores
}

df2 = pd.DataFrame(dict1,index=names)


######### 행 이름 없을때(index 화 안되어있을때, df1) 특정 행 추출

df1[0:1]  # 첫행 출력


######### 행 이름 있을때(df2) 특정 행 추출

df2['bbb':'bbb'] # index bbb 출력
df2.loc[['bbb']] # index bbb 출력

######### blooean
df1.loc[[True,False,True]] ### True 행만 출력 , 

• DataFrame 특정 행 조건 추출

df1.loc[df1['korean_score']>50]

• DataFrame 특정 행의 특정열 추출

## df.loc[행, 열]
df1.loc['aaa','korean_score']

• DataFrame 인덱싱 정리

행,열	이름,위치	1개,2개이상, 범위		loc,iloc 없이
행	이름	1개	df.loc["행이름1"]
행	이름	2개 이상	df.loc[["행이름1",행이름2","행이름3"]]
행	이름	범위	df.loc["행이름1":"행이름3"]	df["행이름1":"행이름3"]
행	위치	1개	df.iloc[행번호1]
행	위치	2개이상	df.iloc[[행번호1,행번호2,행번호3]]
행	위치	범위	df.iloc[행번호1:행번호3]	df[행번호1:행번호3]
열	이름	1개	df.loc[:,"열이름1]	df["열이름1"]
열	이름	2개이상	df.loc[:,["열이름1","열이름2"]	df[["열이름1","열이름2","열이름3"]]
열	이름	범위	df.loc[:,"열이름1":"열이름3"]
열	위치	1개	df.iloc[:,열번호1]
열	위치	2개이상	df.iloc[:,[열번호1,열번호2]]
열	위치	범위	df.iloc[:,열번호1:열번호3]

• DataFrame 행 삭제

df1.drop('ccc',axis='index',inplace=False) 
## axis, 'index'는 행, 'colunms'는 열
## inplace, False는 원본을 안건드림, Ture 원본에서도 삭제

• DataFrame 열 이름 변경, index 열 이름추가

df1.rename(columns={'korean_score': 'math_score'}, inplace=Ture)

## index 이름
df.index.name = "name

## index 바꾸기
df.set_index('컬럼명',inplace=True)

• DataFrame 정보, 통계, 정렬

df.info() ## 정보
df.describe() ## 통계치
df.sort_values(by='price') ## ascending=False 를 추가하면 큰것부터,  inplace=True 하면 원본바꿈

• DataFrame 중복제거, 개수세기

df['컬럼명'].unique()  ##중복제거
df['컬럼명'].value_counts()  ##같은것 개수세기

df['컬럼명'].describe() ## 컬럼내 instance의 개수, 중복값, 제일 많은 instance, 제일 instance 몇개