[Python] 09. pandas DataFrame
import pandas as pd import numpy as np d1 = [[1,2],[3,4],[5,6]] d2 = [(1,2),(3,4),(5,6)] d3 = [{'kor':1,'eng':2}, {'kor':3,'eng':4}, {'kor':5,'eng':6}, ] d4 = {'kor':[1,3,5],'eng':[2,4,6]} df1 = pd.DataFrame(d1, index=['a','b','c'],columns=['eng','kor']) df1 df2 = pd.DataFrame(d2) df2 df3 = pd.DataFrame(d3) df3 df4 = pd.DataFrame(d4) df4 review - DataFrame 만들기
[Python] 08. pandas Series Example : apply(lambda),pd.cut().value_counts().sort_index(),items(),unpacking
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rc import matplotlib rc('font', family='AppleGothic') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False sr = pd.Series( [90,90,55,60,76,80,76,88,30,25], name="국어점수" ) sr.index=['홍길동','이순신','임꺽정','정난정', '이이','이황','정도전','김철수1', '김철수2','김철수3'] sr [OUT] : 홍길동 90 이순신 90 임꺽정 55 정난정 60 이이 76 이황 80 정도전 76 김철수1 88 김철수2..
[Python] 04. pandas Series 연산 : 산술관계논리(element wise),isin(),between()예제
import pandas as pd import numpy as np data = {'aa':10,'bb':20,'cc':30,'dd':40, 'ee':50} sr = pd.Series(data, name='국어점수') sr [OUT] : aa 10 bb 20 cc 30 dd 40 ee 50 Name: 국어점수, dtype: int64 sr.index [OUT] : Index(['aa', 'bb', 'cc', 'dd', 'ee'], dtype='object') 산술관계논리(element wise) sr+1 [OUT] : aa 11 bb 21 cc 31 dd 41 ee 51 Name: 국어점수, dtype: int64 sr*2 [OUT] : aa 20 bb 40 cc 60 dd 80 ee 100 Name:..
[Python] 03. pandas Series 인덱싱(Indexing),슬라이싱(Slicing) : boolean indexing,loc()과 iloc() 차이 예제
import pandas as pd import numpy as np data = {'aa':10,'bb':20,'cc':30,'dd':40, 'ee':50} sr = pd.Series(data, name='국어점수') sr [OUT] : aa 10 bb 20 cc 30 dd 40 ee 50 Name: 국어점수, dtype: int64 인덱싱 sr[0] # sr의 제일 처음 값 가져오기 [OUT] : 10 sr[-1] # sr의 제일 마지막 값 가져오기 [OUT] : 50 sr['aa'] # sr.aa -> 가능하지만 권장하진 않음. 속성명과 인덱스가 중복될 수 있으므로. [OUT] : 10 sr['cc'] [OUT] : 30 sr[[0,2,3]] [OUT] : aa 10 cc 30 dd 40 Name:..
[Python] 02. pandas Series 속성 : Series(),dictionary,index,dtype,ndim,shape,size,name예제
import pandas as pd import numpy as np data = {'aa':10,'bb':20,'cc':30,'dd':40, 'ee':50} # 딕셔너리 sr = pd.Series(data, name='국어점수') # 시리즈 생성 sr [OUT] : aa 10 bb 20 cc 30 dd 40 ee 50 Name: 국어점수, dtype: int64 sr.dtype [OUT] : dtype('int64') sr.ndim # 몇 차원 [OUT] : 1 sr.shape # 벡터와 같은개념. 튜플 [OUT] : (5,) sr.size # 전체 데이터의 개수 [OUT] : 5 sr.name [OUT] : '국어점수' print(sr.index) print(type(sr.index)) # index..
