1 개요
데이터의 전체 구조를 조작하는 방법에 대해.
2 지우기
| 의도 | 설명 | 방법 |
|---|---|---|
| 열 삭제 | 칼럼을 삭제한다. 시리즈로 변환하여 반환한 후 삭제한다. | col = df.pop('열이름') |
| 열 삭제 | 그냥 삭제. | df.del('열이름')
df.drop(columns = '열이름') df.drop(columns = ['열1', '열2', ...]) # 여러 개의 열을 지울 경우. |
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 | 설명 | 방법 |
|---|---|---|
| 행 분할 | 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.) |
df = df[시작번호:끝번호] |
4 붙이기
4.1 리스트 붙이기
리스트를 행으로 붙이고 싶을 때. 기본적으로 리스트는 열로 인식하므로, 행을 추가하고 싶다면 시리즈로 변환하여 추가해야 한다.
| 의도 | 설명 | 방법 |
|---|---|---|
| 리스트를 df에 마지막 행으로 붙인다. | 리스트를 가장 아래 행으로. | # 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 | 설명 | 방법 |
|---|---|---|
| 위아래로 붙이기 | 두 df를 아래로 이어붙이기.
df 목록은 리스트로 준다. |
df = pd.concat([df, df2]) |
| 옆으로 붙이기 | df = pd.concat([df, df2], axis=1) | |
| 기존 인덱스 무시하고 붙이기 | concat에 ignore_index=True 옵션을 준다.
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4.3 끼어넣기
| 의도 | 설명 | 방법 |
|---|---|---|
| 열을 중간에 삽입 | df.insert(끼워넣을 열 번호, '열이름', 내용) |
5 행 선택
| 의도 | 설명 | 방법 |
|---|---|---|
| 인덱스로 선택 | 인덱스가 순차적인 데이터인 경우. | df.loc[시작인덱스:끝인덱스] |
| 순서로 선택 | 인덱스가 아닌, df의 순서로 선택할 경우. | df.iloc[시작번호:끝번호] |
6 열 선택
| 의도 | 설명 | 방법 |
|---|---|---|
| 인덱스로 선택 | 이중대괄호로 선택하는 경우는 dataframe으로,
대괄호 하나로 선택하는 경우엔 series로 추출한다. |
df.loc[:, ['열이름', '열이름2', ...]]
df[['열이름', '열이름2', ...]] # dataframe으로 반환 df['열이름', '열이름2', ...] # series로 반환 |
| 순서로 선택 | 인덱스가 아닌, df의 순서로 선택할 경우. | 처음의 :는 모든 행에 대해 선택한다는 의미.
연속된 걸 선택할 땐 다음과 같이.
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7 데이터 프레임끼리의 연산
사칙연산 뿐 아니라 ==, !=, > 등의 논리연산도 가능하다. 기본적으로 칼럼과 레이블이 같은 위치의 값들끼리 연산한다.
8 정렬
| 의도 | 설명 | 방법 |
|---|---|---|
| 특정 열을 기준으로 정렬 | 기본적으로 오름차순.
ascending=False 옵션을 주면 내림차순. |
df.sort_values('sum', inplace=True, ascending=False) |