01. 판다스(Pandas)

1. 판다스(Pandas)

- 판다스(Pandas)는 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리 중 하나
- 데이터 작업을 쉽고 직관적으로 할 수 있도록 설계된 빠르고 유연한 자료구조를 제공
- 표 형태의 데이터나 다양한 형태의 데이터를 쉽게 처리하고 분석
- 주로 데이터프레임(DataFrame)이라는 자료구조를 제공.
- 이를 통해, 테이블 형태의 데이터를 다루기 용이합니다.

 

• 설치

  

     ! pip install pandas

  

 

• import

      

      import  pandas as pd #별칭 사용

 

 

 

2. Series 와 DataFrame

 

 

Series	DataFrame
⏺️1차원 표데이터는 시리즈(Series) 표의 데이터부분은 values라고 부름 표의 행 이름을 index라고 부름 시리즈는 index, values로 이루어져 있음 value는 넘파이의 ndarray기반	⏺️2차원 데이터는 데이터프레임(DataFrame) 표의 데이터부분은 values라고 부름 표의 행 이름을 index라고 부름 표의 열 이름을 columns라고 부름 데이터프레임은 index, colu mns, values로 이루어져 있음 value는 넘파이의 ndarray기반

 

 

 

• Series 

Series

* 각 요소는 인덱스(index)와 값(value)으로 구성되어 있습니다.  * Series는 다양한 데이터 타입을 가질 수 있으며    정수, 실수, 문자열 등 다양한 형태의 데이터를 담을 수 있습니다.

 

 

• Series 예시

  

 

          idx = ['김사과', '반하나', '오렌지', '이메론', '배애리']

          data = [67, 75, 75, 62, 98]

          # Series(데이터, 인덱스) // 인덱스는 생략가능

          print(pd.Series(data))

 

        # 시리즈 생성

          se1 = pd.Series(data, idx)

          print(se1)

        # 시리즈의 인덱스 출력

          print(se1.index)

 

          # 시리즈의 값 출력

          print(se1.values)

 

 

* 시리즈 출력  출력형식:   a    1  b    2  c    3  dtype: int64 * 시리즈의 인덱스 출력 출력 형식: Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object') * 시리즈의 값 출력 출력 형식: [1 2 3]

 

• DataFrame

DataFrame

* 각 요소는 인덱스(index), 열(column), 값(value)으로 구성되어 있습니다.  * 데이터프레임은 행과 열로 이루어져 있으며,     각 열은 다양한 데이터 타입을 가질 수 있습니다.

 

 

• DataFrame 예시

  

 

            data = [[67, 93, 91],

                           [75, 69, 96],

                           [75, 81, 82],

                           [62, 70, 75],

                           [98, 45, 87]]

            idx= ['김사과', '반하나', '오렌지', '이메론', '배애리']

            col = ['국어', '영어', '수학']

            # 데이터 프레임 만들기

            # DataFrame(데이터, 인덱스, 컬럼 ...)

            # 순서 중요 함

            pd.DataFrame(data)

            pd.DataFrame(data, idx)

            pd.DataFrame(data, idx, col)

 

          # 지정 하는 방법(순서 상관 없음)

          df = pd.DataFrame(data = data, index = idx, columns = col)

          print(df)

 

 

* 순서에 맞게 작성   별칭.DataFrame(데이터, 인덱스, 컬럼) * 각각 지정해주기   지정해주면 순서에 맞게 작성하지 않아도 됨

 

 

• DataFrame - Values 출력

 

        df1.values

  

array(안에 출력)

 

• DataFrame -  index 출력

  

        df1.index

 

index 안에 출력, 타입=문자열)

 

• DataFrame -  columns 출력

 

          df1.columns

  

index( 안에 출력, 타입=문자열 )

 

• 데이터프레임 생성(지정방법)

  

          # 데이터프레임 생성
          # 지정 하는 방법(순서 상관 없음)

          print(df.index)

          print(df.columns)

          print(df.values)

 

 

 

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• 딕셔너리(dictionary)를 사용하여 데이터프레임을 생성

 

 

 

        # 딕션너리를 사용하여 데이터프레임을 생성

        data = [[67, 93, 91],

                      [75, 69, 96],

                      [75, 81, 82],

                      [62, 70, 75],

                      [98, 45, 87]]

        dic = {

            '국어': [67, 75, 75, 72, 98],

            '영어': [93, 69, 81, 70, 45],

            '수학': [91, 96, 82, 75, 87]

        }

        df = pd.DataFrame(data = dic, index=idx)

        df

 

  

 

3. CSV파일 읽어오기

 

 

• 파일 읽어오기 (방법)

  

 

         pd.read_excel('지정된 파일의 경로')  

 

 

 

• CSV파일 읽어오기 예시

  

 

          df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/1. KDT/5. 데이터 분석/데이터/idol.csv')

          df

  

 

🔽 실행방법 1. 드라이브에 '데이터' 폴더 생성 후 'idol.csv' 엑셀파일 넣기 2. 경로복사   3. 코드에 추가