[Python] 05. pandas Series 추가,수정,삭제,검색,정렬 : loc(),drop(),append(),inplace=True예제
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 CRUD Create : 생성 Read : 읽기 Update : 갱신 Delete : 삭제 추가 & 수정 sr[0] = 100 # sr['aa'] = 100 # sr.loc['aa'] = 100 # sr.iloc[0] = 100 sr[1:3] = [1,2] # sr.iloc[1:3] = [1,2] # sr['bb':'cc'] = [1,2] # sr.loc['bb':'cc'..
[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..
[Python] 01. pandas Series 만들기 : pd.Series()예제
import pandas as pd import numpy as np # 1차원 데이터 myList = [10,20,30,40] # 리스트 t = (10,20,30,40) # 튜플 d = {'aa':10,'bb':20,'cc':30} # 딕셔너리 판다스의 핵심 Series : 1차원데이터 DataFrame : 2차원데이터(이상) 시리즈 예제 sr1 = pd.Series(myList,index=['aa','bb','cc','dd'], dtype=np.int32, name='kor' ) sr1 [OUT] : aa 10 bb 20 cc 30 dd 40 Name: kor, dtype: int32 sr2 = pd.Series(t) sr2 [OUT] : 0 10 1 20 2 30 3 40 dtype: int64 s..
