[pandas] 기초 입문 1 - 데이터프레임, 시리즈

0. pandas?

python 라이브러리로 데이터를 수정하고 목적에 맞게 변경시키기 위해 사용되는 중요한 라이브러리이다.

 

 

 

python 실습

import pandas as pd #pandas를 pd로 사용하겠다는 의미

data_frame = pd.read_cav('data/list.csv') #list.csv라는 csv 파일을 가져와서 data frame 형성

 

 

* 엑셀과 팬더스의 차이

팬더스는 numpy를 사용하였기에 숫자 연산에 강력하다. (엑셀보다 계산이 매우 빠르다)

 

 

ex

data_frame.head() #처음부터 5개까지만 보여줌

data_frame.head(2) #처음부터 2개까지만 보여줌

data_frame.tail(2)

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1. 데이터 프레임, 시리즈

data_frame은 시리즈의 결합체이다. 이 시리즈는 파이썬의 리스트로 형성한다. 파이썬 리스트는 list = [1,2,3] 이런 시으로 만든다.

시리즈 2개로 데이터 프레임을 만드는 실습

s1 = pd.core.series.Series( [1,2,3] )

s2 = pd.core.series.Series( ['one', 'two', 'three'] )

pd.DataFrame{data = dict (num=s1, word=s2) }

실행 결과 dataframe이 잘 나옴을 확인할 수 있다.

 

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2. 파일에서 데이터 불러오기

1) csv 파일

파일 경로: data/파일명.csv

df = pd.read_csv('data/파일명.csv')

df.head()
df.tail()

2) txt 파일

df = pd.read_csv('data/파일명.txt', delimiter = '\t')
#delimiter = 컬럼은 \t(탭)으로 구분, 디폴트는 ,(쉼표)이다

 

3) txt 파일에 header가 없는 경우

df = pd.read_csv('data/파일명.txt', header = None) #header가 없어서 0, 1, 2로 나옴
df.columns = ['name', 'sex', 'number'] #header를 name, sex, number로 설정함

df = pd.read_csv('data/파일명.txt', header = None, names = ['name', 'sex', 'number'])