Pandas_01

판다스(Pandas) 란?¶

• 데이터 처리와 분석을 위한 파이썬 라이브러리
• 파이썬계의 엑셀
• http://pandas.pydata.org
• 아나콘다 설치시 자동으로 설치
• 외부모듈이라서 임포트는?

  import pandas as pd

Pandas의 자료구조¶

• 시리즈(Series) : 리스트와 딕셔너리 두가지의 장점을 섞어놓은 듯한 자료구조
• 데이타프레임(DataFrame) : Row와 Column으로 이뤄진 2차원 형태의 자료구조. 시리즈(Series)의 결합체

pandas, numpy import¶

In [2]:

import numpy as np
import pandas as pd

pandas 버전 확인하기¶

In [3]:

pd.__version__

Out[3]:

'0.24.2'

Series 만들기¶

• 시리즈(Series)란?

인덱스와 값이 자동으로 생성되는 데이터 단위
넘파이 배열에서 인덱스가 추가된 형태 
시리즈의 집합체는? => 데이타 프레임
파이 그래프 활용에 필요함

• 1차원 배열

• 시리즈이름 = pd.Series([리스트])

• 시리즈이름 = pd.Series({딕셔너리})
• 시리즈이름 = pd.Series(넘파이배열 np.arange() 등)

정수 리스트로 시리즈 생성¶

In [4]:

s1 = pd.Series([1,-5,8,9,10])
s1

Out[4]:

0     1
1    -5
2     8
3     9
4    10
dtype: int64

In [5]:

type(s1)

Out[5]:

pandas.core.series.Series

문자열 리스트로 시리즈 생성¶

In [6]:

s2 = pd.Series(['도','레','미'])
s2

Out[6]:

0    도
1    레
2    미
dtype: object

In [7]:

type(s2)

Out[7]:

pandas.core.series.Series

딕셔너리로 시리즈 생성¶

• 키값이 인덱스로 변경된다.

In [9]:

myDict = {'a':'apple','b':'banana','c':'cat'}
mySeries = pd.Series(myDict)
mySeries

Out[9]:

a     apple
b    banana
c       cat
dtype: object

딕셔너리처럼 시리즈이름.인덱스이름 이나 시리즈이름[인덱스이름] 으로 호출 가능¶

In [10]:

mySeries['a']

Out[10]:

'apple'

In [11]:

mySeries.a

Out[11]:

'apple'

np.arange()로 시리즈 생성¶

In [13]:

# 2~20 사이의 짝수로 구성된 시리즈 만들기 
s3 = pd.Series(np.arange(2,21,2))
s3

Out[13]:

0     2
1     4
2     6
3     8
4    10
5    12
6    14
7    16
8    18
9    20
dtype: int32

In [14]:

s3[0]

Out[14]:

2

Series의 index, values, dtype 속성¶

• 시리즈이름.index : 인덱스
• 시리즈이름.values : 값 => 넘파이배열 형태로 표시
• 시리즈이름.dtype : 데이터형
• 시리즈이름.size : 전체 크기
• 시리즈이름.shape : 구조 (행수,)

In [17]:

obj = pd.Series([4, 7, -5, 3])
obj

Out[17]:

0    4
1    7
2   -5
3    3
dtype: int64

In [18]:

obj.values

Out[18]:

array([ 4,  7, -5,  3], dtype=int64)

In [20]:

type(obj.values)

Out[20]:

numpy.ndarray

In [21]:

obj.index

Out[21]:

RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

In [22]:

type(obj.index)

Out[22]:

pandas.core.indexes.range.RangeIndex

In [23]:

obj.dtype

Out[23]:

dtype('int64')

In [24]:

obj.shape

Out[24]:

(4,)

In [25]:

obj.size

Out[25]:

4

Series를 생성할 때 인덱스 지정하기¶

시리즈이름 = pd.Series(  리스트/딕셔너리/넘파이배열 , 
                            index=[인덱스 리스트])

In [27]:

fruitSeries = pd.Series([100,200,400],index=['수박','토마토','바나나'])
fruitSeries

Out[27]:

수박     100
토마토    200
바나나    400
dtype: int64

In [28]:

# 값만 추출
fruitSeries.values

Out[28]:

array([100, 200, 400], dtype=int64)

In [29]:

# 인덱스값만 추출
fruitSeries.index

Out[29]:

Index(['수박', '토마토', '바나나'], dtype='object')

특정인덱스값 호출¶

• 시리즈이름.index[인덱스번호]

In [31]:

# 첫번째 인덱스에 대한 값 추출 
fruitSeries.index[0]

Out[31]:

'수박'

In [ ]:

인덱스 다시 설정하기¶

• 시리즈명.index = [리스트]

In [32]:

obj = pd.Series([4, 7, -5, 3], )
obj

Out[32]:

0    4
1    7
2   -5
3    3
dtype: int64

In [33]:

obj.index=['d', 'b', 'a', 'c']
obj

Out[33]:

d    4
b    7
a   -5
c    3
dtype: int64

딕셔너리를 시리즈로 지정하고 인덱스값만 추출하기¶

In [34]:

sdata = {"Charles": 35000, "Julia":71000, "Hayoung":16000, "Sangjae":5000}
obj= pd.Series(sdata)
obj

Out[34]:

Charles    35000
Julia      71000
Hayoung    16000
Sangjae     5000
dtype: int64

In [35]:

obj.index

Out[35]:

Index(['Charles', 'Julia', 'Hayoung', 'Sangjae'], dtype='object')

In [36]:

obj.index[1]

Out[36]:

'Julia'

Series 와 index 의 대표 이름 설정하기¶

• 시리즈이름.name = 시리즈의대표이름
• 시리즈이름.index.name = 인덱스의대표이름

In [37]:

sdata = {"Charles": 35000, "Julia":71000, "Hayoung":16000, "Sangjae":5000}
obj= pd.Series(sdata)
obj

Out[37]:

Charles    35000
Julia      71000
Hayoung    16000
Sangjae     5000
dtype: int64

In [30]:

obj.name = "Salary"
obj.index.name= "Names"
obj

Out[30]:

Names
Charles    35000
Hayoung    16000
Julia      71000
Sangjae     5000
Name: Salary, dtype: int64

퀴즈 - 시리즈 생성하기¶

아래와 같은 형태로 시리즈 grade를 생성하여라 

과목
국어     90
수학     80
영어    100
과학     55
역사     70
Name: 중간고사 성적표, dtype: int64
평균 :  79.0

Answer¶

In [44]:

grade = pd.Series([90,80,100,55,70])
grade.index = ['국어','수학','영어','과학','역사']
grade.name = '중간고사 성적표'
grade.index.name = '과목'
print(grade)
print('평균 : ', grade.mean())

과목
국어     90
수학     80
영어    100
과학     55
역사     70
Name: 중간고사 성적표, dtype: int64
평균 :  79.0

퀴즈 - 넘파이 난수로 시리즈 만들기¶

• 100~200 사이의 난수로 구성된 시리즈를 아래와 같이 생성하여라.
• 총점과 평균을 출력하여라. 평균은 소숫점 3자리까지 표시한다.

index
one      193
two      114
three    200
four     133
five     175
six      186
seven    109
Name: [ 100~201 Random Num Series ], dtype: int32
Total :  1110
Average : 158.571

Answer¶

In [40]:

data = np.random.randint(100,201,size=7)
data

Out[40]:

array([193, 114, 200, 133, 175, 186, 109])

In [42]:

myNumSeries = pd.Series(data)
myNumSeries.index = ['one','two', 'three', 'four', 'five', 'six', 'seven']
myNumSeries.name = '[ 100~201 Random Num Series ]'
myNumSeries.index.name = 'index'
print(myNumSeries)
print('Total : ',myNumSeries.sum())
print('Average : %.3f '% myNumSeries.mean())

index
one      193
two      114
three    200
four     133
five     175
six      186
seven    109
Name: [ 100~201 Random Num Series ], dtype: int32
Total :  1110
Average : 158.571