pandas의 DataFrame개체 다루기

2차원형태의 자료구조를 만들 때 유용한 자료구조

 

0,1,2를 행

a,b,c를 열로 구성해보자

	a	b	c
0	a0	b0	c0
1	a1	b1	c1
2	a2	b2	c2

 

위 같은 형태의 자료구조를 만들 때 사용하면 편하다.

우선 딕셔너리를 만든다.

 

from pandas import DataFrame

 

dict_temp = {'a': ['a0', 'a1', 'a2'],

            'b':['b0', 'b1', 'b2'],

            'c':['c0', 'c1', 'c2']}

 

df_temp = DataFrame(dict_temp)

 

print(df_temp)

 

위같은 결과가 나온다.

배열의 index에 따라 자동으로 번호가 할당되었다.

 

열에 접근할 때는 원래 python에서 하는 딕셔너리 접근 방식과 동일하다.

 

df_temp['a']

 

DataFrame은 개체 생성 시에 columns을 통해 컬럼 순서를 변경할 수 있다. 

 

dict_temp = {'a': ['a0', 'a1', 'a2'],

            'b':['b0', 'b1', 'b2'],

            'c':['c0', 'c1', 'c2']}

 

df_temp = DataFrame(dict_temp, columns=['b', 'a', 'c'])

 

print(df_temp)

 

추가로 index에 자동으로 붙는 숫자를 Series 개체처럼 임의로 수정할 수 있다.

이는 생성 시에 index를 통해 가능하다.

dict_temp = {'a': ['a0', 'a1', 'a2'],

            'b':['b0', 'b1', 'b2'],

            'c':['c0', 'c1', 'c2']}

 

df_temp = DataFrame(dict_temp, index =['00','01','02'])

 

print(df_temp)

 

 

이같이 변경할 수 있는 이유는 DataFrame 개체에서 column들이 Series로 구성되어 있기 때문이다.

Dictionary -> Series -> DataFrame

 

dict_temp = {'a': ['a0', 'a1', 'a2'],

            'b':['b0', 'b1', 'b2'],

            'c':['c0', 'c1', 'c2']}

 

df_temp = DataFrame(dict_temp, index =['00','01','02'])

 

print('df_temp["a"] type = %s' % type(df_temp['a']))

 

이번에는 열이아닌 행에 접근해보자. 행은 DataFrame.loc[행 이름] 으로 접근한다.
DataFrame에서 컬럼에 접근한 것처럼 접근하려고 하면 에러가 발생한다.

print(df_temp['00']))

dict_temp = {'a': ['a0', 'a1', 'a2'],

            'b':['b0', 'b1', 'b2'],

            'c':['c0', 'c1', 'c2']}

 

df_temp = DataFrame(dict_temp, index =['00','01','02'])

 

print(df_temp.loc['00']))

print('df_temp["00"] type = %s' % type(df_temp.loc['00']))

 

 

위 같이 접근해서 얻은 행 데이터도 열과 마찬가지로 Series 개체이다.

 

DataFrame의 행에 대한 정보는 .index

DataFrame의 열에 대한 정보는 .columns 

를 통해 얻을 수 있다.

 

print(df_temp.index)

print(df_temp.columns)