[python] 판다스 데이터프레임 기초다지기

데이터 프레임 기본 만들기

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                    ['2', '김', 'kim'],
                    ['3', '최', 'choi']])
                    
print(df)

 

 

첫번째 행만 출력해보기

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                    ['2', '김', 'kim'],
                    ['3', '최', 'choi']])
                    
print(df.head(1))

 

마지막 행만 출력해보기

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                    ['2', '김', 'kim'],
                    ['3', '최', 'choi']])
                    
print(df.tail(1))

 

데이터프레임 만들 때 열의 이름을 지정해보기

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                   ['2', '김', 'kim'],
                   ['3', '최', 'choi']],
                   columns = ['id', 'kr', 'en'])
                    
print(df)

 

데이터프레임을 만들 때 인덱스 이름을 a, b, c 로 해보기

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                   ['2', '김', 'kim'],
                   ['3', '최', 'choi']],
                   columns = ['id', 'kr', 'en'],
                   index = ['a', 'b', 'c'])
                    
print(df)

 

데이터프레임의 컬럼 이름을 변경해보기

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                   ['2', '김', 'kim'],
                   ['3', '최', 'choi']],
                   columns = ['id', 'kr', 'en'],
                   index = ['a', 'b', 'c'])

df.columns = ['idd', 'krr', 'enn']

print(df)

 

데이터프레임 인덱스를 나중에 변경해보기

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                   ['2', '김', 'kim'],
                   ['3', '최', 'choi']],
                   columns = ['id', 'kr', 'en'],
                   index = ['a', 'b', 'c'])

df.index = ['aa', 'bb', 'cc']

print(df)

 

각 컬럼의 타입 확인하기

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                   ['2', '김', 'kim'],
                   ['3', '최', 'choi']],
                   columns = ['id', 'kr', 'en'],
                   index = ['a', 'b', 'c'])

print(df.info())

 

모든 행을 문자열 형으로 변환해보자

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                   ['2', '김', 'kim'],
                   ['3', '최', 'choi']],
                   columns = ['id', 'kr', 'en'],
                   index = ['a', 'b', 'c'])

df = df.astype({'id':'string', 'kr':'string', 'en':'string'})

print(df.info())

 

id 컬럼만 정수형으로 변경해보자

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                   ['2', '김', 'kim'],
                   ['3', '최', 'choi']],
                   columns = ['id', 'kr', 'en'],
                   index = ['a', 'b', 'c'])

df = df.astype({'id':'int', 'kr':'string', 'en':'string'})

print(df.info())

 

id 컬럼을 int 32, int 16 타입으로 변경해보자

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                   ['2', '김', 'kim'],
                   ['3', '최', 'choi']],
                   columns = ['id', 'kr', 'en'],
                   index = ['a', 'b', 'c'])

df = df.astype({'id':'int32', 'kr':'string', 'en':'string'})

print(df.info())

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                   ['2', '김', 'kim'],
                   ['3', '최', 'choi']],
                   columns = ['id', 'kr', 'en'],
                   index = ['a', 'b', 'c'])

df = df.astype({'id':'int16', 'kr':'string', 'en':'string'})

print(df.info())

 

int8, int4로 수정해보자

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                   ['2', '김', 'kim'],
                   ['3', '최', 'choi']],
                   columns = ['id', 'kr', 'en'],
                   index = ['a', 'b', 'c'])

df = df.astype({'id':'int8', 'kr':'string', 'en':'string'})

print(df.info())

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                   ['2', '김', 'kim'],
                   ['3', '최', 'choi']],
                   columns = ['id', 'kr', 'en'],
                   index = ['a', 'b', 'c'])

df = df.astype({'id':'int4', 'kr':'string', 'en':'string'})

print(df.info())

int4라는 타입은 없는것을 확인할 수 있다.

 

다시 int형으로 수정해보자

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                   ['2', '김', 'kim'],
                   ['3', '최', 'choi']],
                   columns = ['id', 'kr', 'en'],
                   index = ['a', 'b', 'c'])

df = df.astype({'id':'int', 'kr':'string', 'en':'string'})

print(df.info())

 

모든 데이터*2를 해보자

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                   ['2', '김', 'kim'],
                   ['3', '최', 'choi']],
                   columns = ['id', 'kr', 'en'],
                   index = ['a', 'b', 'c'])

df = df.astype({'id':'int', 'kr':'string', 'en':'string'})

df = df*2

print(df)

 

데이터프레임을 하나 더 만들어보자

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                   ['2', '김', 'kim'],
                   ['3', '최', 'choi']],
                   columns = ['id', 'kr', 'en'],
                   index = ['a', 'b', 'c'])

df = df.astype({'id':'int', 'kr':'string', 'en':'string'})

df_sub = pd.DataFrame([['4', '황', 'hwang'],
                       ['5', '이', 'lee'],
                       ['6', '정', 'jeong']],
                       columns = ['id', 'kr', 'en'],
                       index = ['d', 'e', 'f'])

print(df)
print(df_sub)

 

두 데이터프레임을 위아래로 붙여보자

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                   ['2', '김', 'kim'],
                   ['3', '최', 'choi']],
                   columns = ['id', 'kr', 'en'],
                   index = ['a', 'b', 'c'])

df = df.astype({'id':'int', 'kr':'string', 'en':'string'})

df_sub = pd.DataFrame([['4', '황', 'hwang'],
                       ['5', '이', 'lee'],
                       ['6', '정', 'jeong']],
                       columns = ['id', 'kr', 'en'],
                       index = ['d', 'e', 'f'])

df_result = pd.concat([df, df_sub])

print(df_result)

 

이번에는 df라는 데이터프레임만 2개를 위아래로 붙여보자

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                   ['2', '김', 'kim'],
                   ['3', '최', 'choi']],
                   columns = ['id', 'kr', 'en'],
                   index = ['a', 'b', 'c'])

df = df.astype({'id':'int', 'kr':'string', 'en':'string'})

df_sub = pd.DataFrame([['4', '황', 'hwang'],
                       ['5', '이', 'lee'],
                       ['6', '정', 'jeong']],
                       columns = ['id', 'kr', 'en'],
                       index = ['d', 'e', 'f'])

df_result = pd.concat([df, df])

print(df_result)

 

데이터프레임 두개 병합할 때 인덱스 무시하기

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                   ['2', '김', 'kim'],
                   ['3', '최', 'choi']],
                   columns = ['id', 'kr', 'en'],
                   index = ['a', 'b', 'c'])

df = df.astype({'id':'int', 'kr':'string', 'en':'string'})

df_sub = pd.DataFrame([['4', '황', 'hwang'],
                       ['5', '이', 'lee'],
                       ['6', '정', 'jeong']],
                       columns = ['id', 'kr', 'en'],
                       index = ['d', 'e', 'f'])

df_result = pd.concat([df, df_sub], ignore_index=True)

print(df_result)

 

데이터프레임 좌우로 붙이기

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                   ['2', '김', 'kim'],
                   ['3', '최', 'choi']],
                   columns = ['id', 'kr', 'en'],
                   index = ['a', 'b', 'c'])

df = df.astype({'id':'int', 'kr':'string', 'en':'string'})

df_sub = pd.DataFrame([['4', '황', 'hwang'],
                       ['5', '이', 'lee'],
                       ['6', '정', 'jeong']],
                       columns = ['id', 'kr', 'en'],
                       index = ['d', 'e', 'f'])

df_result = pd.concat([df, df_sub], axis=1)

print(df_result)

 

컬럼이름 변경하기

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                   ['2', '김', 'kim'],
                   ['3', '최', 'choi']],
                   columns = ['id', 'kr', 'en'],
                   index = ['a', 'b', 'c'])

df = df.astype({'id':'int', 'kr':'string', 'en':'string'})

df_sub = pd.DataFrame([['4', '황', 'hwang'],
                       ['5', '이', 'lee'],
                       ['6', '정', 'jeong']],
                       columns = ['id', 'kr', 'en'],
                       index = ['d', 'e', 'f'])

df_result = pd.concat([df, df_sub], axis=1)
df_result.columns = ['id_df', 'kr_df', 'en_df', 'id_dfsub', 'kr_dfsub', 'en_dfsub']

print(df_result)

 

합친 상태의 데이터 타입 확인하기

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['1', '박', 'park'],
                   ['2', '김', 'kim'],
                   ['3', '최', 'choi']],
                   columns = ['id', 'kr', 'en'],
                   index = ['a', 'b', 'c'])

df = df.astype({'id':'int', 'kr':'string', 'en':'string'})

df_sub = pd.DataFrame([['4', '황', 'hwang'],
                       ['5', '이', 'lee'],
                       ['6', '정', 'jeong']],
                       columns = ['id', 'kr', 'en'],
                       index = ['d', 'e', 'f'])

df_result = pd.concat([df, df_sub], axis=1)
df_result.columns = ['id_df', 'kr_df', 'en_df', 'id_dfsub', 'kr_dfsub', 'en_dfsub']

print(df_result.info())