1 개요
데이터의 전체 구조를 조작하는 방법에 대해.
2 지우기
| 의도
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설명
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방법
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| 행 삭제
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칼럼을 삭제한다. 시리즈로 변환하여 반환한 후 삭제한다.
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col = df.pop('열이름')
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| 행 삭제
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그냥 삭제.
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df.del('열이름')
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3 자르기
데이터프레임을 df[:숫자] 형태로 자르고 나면, 인덱스가 그대로 남는다. 이 인덱스를 초기화하기 위해선 다음과 같이 진행한다.
df.reset_index(inplace=True, drop=True) # drop을 안하면 기존 인덱스가 새로운 열로 남는다.
| 의도
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설명
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방법
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| 행 분할
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유의. 가장 마지막까지 가져온다는 의미로 -1을 넣기도 하는데, range와 같은 방식으로 작동하는지, -2의 값을 가져온다.
때문에 불편하지만 len(df)를 이용하는 편이 정신건강에 좋다.( :를 쓰는 호출이 아니라면 -1이 잘 먹힌다.)
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df = df[시작번호:끝번호]
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4 붙이기
4.1 리스트 붙이기
리스트를 행으로 붙이고 싶을 때. 기본적으로 리스트는 열로 인식하므로, 행을 추가하고 싶다면 시리즈로 변환하여 추가해야 한다.
| 의도
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설명
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방법
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| 리스트를 df에 마지막 행으로 붙인다.
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리스트를 가장 아래 행으로.
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# 붙이기 위해 리스트를 시리즈화 한다.
a = pd.Series(item, index=df.columns) # index=df.columns이 없으면 새로운 열을 만들어 붙인다.
df = df.append(a,
ignore_index=True) # 인덱스를 무시하고 df에 순차적으로 넣고 싶은 경우.
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4.2 dataframe끼리 붙이기
[아직 완성하지 않음;;;]
| 의도
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설명
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방법
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| 위아래로 붙이기
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두 df를 아래로 이어붙이기.
df 목록은 리스트로 준다.
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df = pd.concat([df, df2])
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| 옆으로 붙이기
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df = pd.concat([df, df2], axis=1)
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| 기존 인덱스 무시하고 붙이기
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concat에 ignore_index=True 옵션을 준다.
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4.3 끼어넣기
| 의도
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설명
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방법
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| 열을 중간에 삽입
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df.insert(끼워넣을 열 번호, '열이름', 내용)
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5 행 선택
| 의도
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설명
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방법
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| 인덱스로 선택
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인덱스가 순차적인 데이터인 경우.
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df.loc[시작인덱스:끝인덱스]
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| 순서로 선택
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인덱스가 아닌, df의 순서로 선택할 경우.
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df.iloc[시작번호:끝번호]
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6 데이터 프레임끼리의 연산
사칙연산 뿐 아니라 ==, !=, > 등의 논리연산도 가능하다. 기본적으로 칼럼과 레이블이 같은 위치의 값들끼리 연산한다.
7 정렬
| 의도
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설명
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방법
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| 특정 열을 기준으로 정렬
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기본적으로 오름차순.
ascending=False 옵션을 주면 내림차순.
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df.sort_values('sum', inplace=True, ascending=False)
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