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해당 칼럼의 갯수, 평균, std(standard deviation), 분표별 값 등을 알 수 있다.
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해당 칼럼의 갯수, 평균, std(standard deviation), 사분위수, 최댓값, 최솟값을 알 수 있다.
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문자에 대한 통계는 나오지 않는데, 옵션에 include='all'을 넣으면 문자에 대한 통계도 볼 수 있다.
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|df.describe()
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|각 열의 데이터타입과 속한 데이터 갯수, df가 차지하는 메모리를 보여준다.
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함수가 아니라 속성.
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=== dataframe 전체를 보고 싶을 때 ===
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|df가 커지면 중간이 잘리는데, 다음의 옵션으로 전체를 볼 수 있다.
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|pd.set_option('display.max_columns', None)  # 모든 열 보기
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pd.set_option('display.max_rows', None)  # 모든 행 보기
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pd.set_option('display.max_columns')  # 열 관련 설정 되돌리기.
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pd.set_option('display.max_rows')  # 행 관련 설정 되돌리기.
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pd.set_option('all')  # 모든 설정 되돌리기.
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== 데이터 일부 가져오기 ==
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|처음 n개만 가져온다.
 
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|나중 n개만 가져온다.
 
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|df.
 
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= 열 조작 =
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== 열 이름 바꾸기 ==
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다른 매체에 저장했다가 다시 복구할 때 열 이름, 인덱스 따위가 제대로 지정되지 않는 경우가 있다.<syntaxhighlight lang="python">
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df.rename(columns={0:'time', 1:'start', 2:'close', 3:'high', 4:'low', 5:'volume'}, inplace=True)
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</syntaxhighlight>inplace=True는 해당 df에 적용하겠다는 의미. 일반적으로 원본 데이터 손실을 막기 위해 df_copy = rename(.... inplace=False) 형태로 사용한다.
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일반적으로 기본 설정은 False.
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다음과 같은 형태로 사용도 가능하다.<syntaxhighlight lang="python">
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df = df.rename(columns={0:'time', 1:'start', 2:'close', 3:'high', 4:'low', 5:'volume'})
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</syntaxhighlight>
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== 열 추가하기 ==
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특정 행에 대하여, 특정 열 값을 모아 연산한 후 새로운 행을 생성해 넣는다.<syntaxhighlight lang="python">
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df['mean'] = df[['start', 'high', 'low', 'close']].mean(axis=1)
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</syntaxhighlight>
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== 열 순서 바꾸기 ==
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<syntaxhighlight lang="python">
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df = df[['열1', '열3', '열4', '열2']]  # 열1,2,3,4 순인 df의 열을 1342 순으로 바꿀 수 있다.
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</syntaxhighlight>
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=== 특정 열만 남기기 ===
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<syntaxhighlight lang="python">
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df = df[['열1', '열3']]  # 남기고 싶은 열만 쓰면 남는다.
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</syntaxhighlight>
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==인덱스 조작==
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{| class="wikitable"
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!의도
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!방법
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!설명
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|인덱스 설정
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|df.set_index('열', inplace=True)
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|해당 열을 인덱스로 만든다.
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|인덱스를 데이터화
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|df = df.reset_index
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|숫자 인덱스가 아닌 경우 사용. 인덱스 목록을 뽑아낼 때의 사전작업.
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(엑셀에서 불러왔을 때 필요하다.)
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|-
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|인덱스리스트 얻기
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|list(데이터프레임['''<nowiki/>'인덱스열이름''''])'''<nowiki/><nowiki/><nowiki/>'''
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데이터프레임.index
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|위에서 얻은 인덱스 열이름을 기입해 넣거나('''<nowiki/>'Unnamed: 0'),<nowiki/><nowiki/><nowiki/>'''
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바로 인덱스를 불러오기.(둘 다 시도해 볼 것.)
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|인덱스 이름 바꾸기
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|데이터프레임.rename(index={'기존이름':'신이름'})
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|데이터 크기 살피기
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|len(df.index)
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|인덱스 이어붙이기(행 합치기)
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|df = pd.concat([df1, df2, df3,...])
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|이렇게 쓰면 인덱스들을 이어붙인다.
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|뒤의 i개만 남기기
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|df = df.tail(i)
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[[분류:Pandas:DataFrame]]
 
[[분류:Pandas:DataFrame]]

2023년 2월 1일 (수) 12:07 기준 최신판

1 전체 구조 파악편집

의도 설명 방법
df의 전체적인 데이터를 파악 요약통계.

해당 칼럼의 갯수, 평균, std(standard deviation), 사분위수, 최댓값, 최솟값을 알 수 있다.

문자에 대한 통계는 나오지 않는데, 옵션에 include='all'을 넣으면 문자에 대한 통계도 볼 수 있다.

df.describe()
df의 변수(열)속성을 파악 각 열의 데이터타입과 속한 데이터 갯수, df가 차지하는 메모리를 보여준다. df.info()
df 대략적인 구조 파악 df의 행과 열 갯수를 반환한다.

함수가 아니라 속성.

df.shape
의도 설명
행 갯수 파악 df.shape[0]
열 갯수 파악 df.shape[1]
행 갯수 len(df)
칼럼목록 칼럼목록을 얻는다. 데이터프레임.columns
행목록 인덱스 목록을 얻는다. 데이터프레임.index

1.1 dataframe 전체를 보고 싶을 때편집

의도 방법
df가 커지면 중간이 잘리는데, 다음의 옵션으로 전체를 볼 수 있다. pd.set_option('display.max_columns', None) # 모든 열 보기

pd.set_option('display.max_rows', None) # 모든 행 보기


pd.set_option('display.max_columns') # 열 관련 설정 되돌리기.

pd.set_option('display.max_rows') # 행 관련 설정 되돌리기.

pd.set_option('all') # 모든 설정 되돌리기.

2 데이터 일부 가져오기편집

의도 방법
처음 n개만 가져온다. df.head(n)

n의 기본값은 5.

나중 n개만 가져온다. df.

3 열 조작편집

3.1 열 이름 바꾸기편집

다른 매체에 저장했다가 다시 복구할 때 열 이름, 인덱스 따위가 제대로 지정되지 않는 경우가 있다.

df.rename(columns={0:'time', 1:'start', 2:'close', 3:'high', 4:'low', 5:'volume'}, inplace=True)

inplace=True는 해당 df에 적용하겠다는 의미. 일반적으로 원본 데이터 손실을 막기 위해 df_copy = rename(.... inplace=False) 형태로 사용한다.

일반적으로 기본 설정은 False.

다음과 같은 형태로 사용도 가능하다.

df = df.rename(columns={0:'time', 1:'start', 2:'close', 3:'high', 4:'low', 5:'volume'})

3.2 열 추가하기편집

특정 행에 대하여, 특정 열 값을 모아 연산한 후 새로운 행을 생성해 넣는다.

df['mean'] = df[['start', 'high', 'low', 'close']].mean(axis=1)

3.3 열 순서 바꾸기편집

df = df[['열1', '열3', '열4', '열2']]  # 열1,2,3,4 순인 df의 열을 1342 순으로 바꿀 수 있다.

3.3.1 특정 열만 남기기편집

df = df[['열1', '열3']]  # 남기고 싶은 열만 쓰면 남는다.

3.4 인덱스 조작편집

의도 방법 설명
인덱스 설정 df.set_index('열', inplace=True) 해당 열을 인덱스로 만든다.
인덱스를 데이터화 df = df.reset_index 숫자 인덱스가 아닌 경우 사용. 인덱스 목록을 뽑아낼 때의 사전작업.

(엑셀에서 불러왔을 때 필요하다.)

인덱스리스트 얻기 list(데이터프레임['인덱스열이름'])

데이터프레임.index

위에서 얻은 인덱스 열이름을 기입해 넣거나('Unnamed: 0'),

바로 인덱스를 불러오기.(둘 다 시도해 볼 것.)

인덱스 이름 바꾸기 데이터프레임.rename(index={'기존이름':'신이름'})
데이터 크기 살피기 len(df.index)
인덱스 이어붙이기(행 합치기) df = pd.concat([df1, df2, df3,...]) 이렇게 쓰면 인덱스들을 이어붙인다.
뒤의 i개만 남기기 df = df.tail(i)
원본 주소 "http://id8436.iptime.org:2786/mediawiki/index.php?title=Pandas:DataFrame:구조_파악&oldid=1496"