04. 행, 열 추가 삭제, 통계함수

1. 행, 열 추가 및 삭제하기

• 행을 추가 할떄는 dict 형태를 만들고 append함수를 사용하여 데이터 추가
• ignore_index=True옵션을 추가해야 에러가 발생하지 않음

 

• 행 추가

 

          # 추가할 행 딕셔너리 생성

           dic = {

                'name' : '김사과',

                'group' : '과수원',

                'company' : '애플',

                'gender' : '여자',

                'birthday' : '2000-01-01',

                'height' : 160,

                'blood' : 'A',

                'brand': 1234567

            }

 

           # 행추가하기

           # (오류) 이번 버전에서 사라짐

           #  df = df.append(dic, ignore_index=False)

 

 

          # 행추가하기 concat() : 데이터를 합침, axis = 0 (기본값)

          df = pd.concat([df, pd.DataFrame(dic, index=[0])], ignore_index=True)

          df

  

 

 

 

 

• 열 추가

  

        # 'nation' 열을 생성하고 모든 행에 '대한민국' 값을 할당합니다.

          df['nation'] = '대한민국'

          df.head()

 

 

 

• 값 변경

  

 

 

        # 'name' 열의 값이 '김사과'인 행을 찾아 'nation' 값을 '미국'으로 변경합니다.

        df.loc[df['name']=='김사과','nation']='미국'

        df.tail()

 

 

 

 

• 행 제거

  

          # 인덱스가 20인 행을 삭제

           df.drop(20, axis=0)

 

          # 원본 데이터프레임은 그대로 남아 있음

           df.tail()

 

         # 적용방법: 인덱스가 20인 행을 원본 데이터프레임에서 직접 삭제(실행X)

         df.drop(20, axis=0, inplace=True)

 

        # 인덱스가 1, 3, 5, 20인 행들을 삭제

           df.drop([1,3,5,20],axis=0)

  

 

 

 

 

 

 

• 열 제거

 

 

      # 'nation' 열을 삭제합니다.

        df.drop(['nation'], axis=1)

 

     # 'group' 및 'nation' 열을 삭제합니다.

        df.drop(['group','nation'], axis=1)

 

 

  

 

2. 통계 함수

  

 

• 통계함수

sum()	합계
count()	개수 단, NaN 미 포함
mean()	평균 값
median()	중간 값
max()	최대값
min()	최소값
var()	- 분산 - 데이터가 평균으로 부터 얼마나 떨어져 있는지 정도 - (데이터 - 평균)**2
std()	- 표준 편차 - 분사에 루트를 씌움

 

• 통계함수

 

 

          # 합계

          df['height'].sum()

 

 

          # 갯수, NaN은 포함되지 않음

          df['height'].count()

 

 

          # 평균

          df['height'].mean()

 

 

          # 중앙값

          df['height'].median()

 

 

          # 최댓값

          df['height'].max()

 

 

          # 최솟값

          df['height'].min()

 

 

 

 

• 분산, 표준편차

 

 

 

          # 분산. 분포에서 테이터가 퍼져있는 정도(데이터가 평균으로 얼마나 퍼져 있는지)

          # (데이터-평균)**2을 모두 다 더한 값 / 데이터의 개수

          df['height'].var()

 

 

          # 표준편차 : 분산에 루트를 씌움

          df['height'].std()