DataFrame 소개

pandas를 이용한 데이터 다루기

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

pandas는 어디에 사용하나요?

데이터 가공 기술 트랙

강의 개요

1장: DataFrames
- 정렬 및 부분 추출하기 - 새로운 열 만들기 - **2장:

3장: 데이터 슬라이싱 및 인덱싱
- 슬라이싱을 이용한 부분 추출{{2}} - 인덱스 및 인덱스를 이용한 부분 추출{{2}} - **4장:

NumPy와 Matplotlib을 기반으로 구축된 Pandas

두 개의 직사각형 위에 삼각형이 올라가 있습니다. 삼각형은 pandas 패키지를 나타내고, 사각형은 NumPy와 matplotlib 패키지를 나타냅니다.

pandas의 인기

수백번 반복된 판다 이모지로 pandas의 수많은 사용자를 나타냅니다.

¹ https://pypistats.org/packages/pandas

직사각형 데이터

Name	Breed	Color	Height (cm)	Weight (kg)	Date of Birth
Bella	Labrador	Brown	56	25	2013-07-01
Charlie	Poodle	Black	43	23	2016-09-16
Lucy	Chow Chow	Brown	46	22	2014-08-25
Cooper	Schnauzer	Gray	49	17	2011-12-11
Max	Labrador	Black	59	29	2017-01-20
Stella	Chihuahua	Tan	18	2	2015-04-20
Bernie	St. Bernard	White	77	74	2018-02-27

pandas DataFrame

print(dogs)

      name        breed  color  height_cm  weight_kg date_of_birth
0    Bella     Labrador  Brown         56         24    2013-07-01
1  Charlie       Poodle  Black         43         24    2016-09-16
2     Lucy    Chow Chow  Brown         46         24    2014-08-25
3   Cooper    Schnauzer   Gray         49         17    2011-12-11
4      Max     Labrador  Black         59         29    2017-01-20
5   Stella    Chihuahua    Tan         18          2    2015-04-20
6   Bernie  St. Bernard  White         77         74    2018-02-27

DataFrame 탐색하기 - .head()

print(dogs.head())

      name        breed  color  height_cm  weight_kg date_of_birth
0    Bella     Labrador  Brown         56         24    2013-07-01
1  Charlie       Poodle  Black         43         24    2016-09-16
2     Lucy    Chow Chow  Brown         46         24    2014-08-25
3   Cooper    Schnauzer   Gray         49         17    2011-12-11
4      Max     Labrador  Black         59         29    2017-01-20

DataFrame 탐색하기 - .info()

print(dogs.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 7 entries, 0 to 6
Data columns (total 6 columns):
 #   Column         Non-Null Count  Dtype 
 --  ------         --------------  ----- 
 0   name           7 non-null      object
 1   breed          7 non-null      object
 2   color          7 non-null      object
 3   height_cm      7 non-null      int64 
 4   weight_kg      7 non-null      int64 
 5   date_of_birth  7 non-null      object
dtypes: int64(2), object(4)
memory usage: 464.0+ bytes

DataFrame 탐색하기 - .shape

print(dogs.shape)

(7, 6)

DataFrame 탐색하기 - .describe()

print(dogs.describe())

       height_cm  weight_kg
count   7.000000   7.000000
mean   49.714286  27.428571
std    17.960274  22.292429
min    18.000000   2.000000
25%    44.500000  19.500000
50%    49.000000  23.000000
75%    57.500000  27.000000
max    77.000000  74.000000

DataFrame의 구성 요소 - .to_numpy()

print(dogs.to_numpy())

array([['Bella', 'Labrador', 'Brown', 56, 24, '2013-07-01'],
       ['Charlie', 'Poodle', 'Black', 43, 24, '2016-09-16'],
       ['Lucy', 'Chow Chow', 'Brown', 46, 24, '2014-08-25'],
       ['Cooper', 'Schnauzer', 'Gray', 49, 17, '2011-12-11'],
       ['Max', 'Labrador', 'Black', 59, 29, '2017-01-20'],
       ['Stella', 'Chihuahua', 'Tan', 18, 2, '2015-04-20'],
       ['Bernie', 'St. Bernard', 'White', 77, 74, '2018-02-27']],
      dtype=object)

DataFrame의 구성 요소 - .columns 및 .index

print(dogs.columns)

Index(['name', 'breed', 'color', 'height_cm', 'weight_kg', 'date_of_birth'],
dtype='object')

dogs.index

RangeIndex(start=0, stop=7, step=1)

pandas 철학

하나의 (가능하다면 단 하나의) 명확한 방법만 있으면 된다.

 - _Python의 선(禪)_ 팀 피터스, 13번째 항목

초록색 맥가이버 칼

¹ https://www.python.org/dev/peps/pep-0020/

연습해봅시다!

pandas를 이용한 데이터 다루기