[pandas] DataFrame 심화 1
기본 DataFrame column (1)
pandas의DataFrame에 관한row와column추출,수정등에 관한 내용에 대해서 알아본다.
대부분의 예제로 다음의 data를 사용한다.
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'이름':['이지은', '박동훈', '홍길동', '강감찬', '오해영'],
'학과':['컴퓨터', '기계','철학', '컴퓨터', '철학'],
'학년':[1, 2, 2, 4, 3],
'학점':[1.5, 2.0, 3.1, 1.1, 2.7]
}
df = pd.DataFrame(data,
columns = ['학과', '이름', '학점', '학년', '등급'],
index = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five'])
display(df)
기본적인 단일 column 추출 방법
대체로 두가지 방법이 사용된다. 출력됐을때
Series로 추출된다.
print(df['이름'])
## one 이지은
## two 박동훈
## three 홍길동
## four 강감찬
## five 오해영
## Name: 이름, dtype: object
print(df.이름)
## one 이지은
## two 박동훈
## three 홍길동
## four 강감찬
## five 오해영
## Name: 이름, dtype: object
위의 예제를 살펴보면 df['이름'] 과 같이 일반적인 방법으로도 column을 추출할수 있지만 df의 속성으로 생각해 df.이름와 같이 입력해서도 추출할 수 있다.
하지만, 굳이 df.이름 를 사용해 추출하는것 보다 df['이름']를 사용하는것이 권장된다.
그렇다면, 만약 추출된 Series의 값을 변경하면 어떻게 될까?
Series의 내용을 변경하면 원래의 DataFrame 도 함께 변경된다.
name = df['이름']
name['one'] = '아이유'
display(df)
기본적인 다수 column 추출 방법
column을 추출할때 가능한 방법이 있고 불가능한 방법들이 있다. 또한, return시 DataFrame으로 추출된다.
- fancy indexing
display(df[['학과','학점']])
- index 명을 이용한 slicing : 가능하지 않다
display(df['학과':'학점']) # KeyError: '학과'
단일 column값 수정하는 방법
column을 추출해 scalar, array, list를 이용해서 수정할 수 있다.
위의 DataFrame이 계속 주어져 있다고 가정하자.
- 단일값 이용 :
broadcasting되서 모두에게 적용된다.
df['등급']='A'
display(df)
numpy의nparray를 이용 : 알맞은 크기의ndarray를 입력해주면 된다.
df['등급'] = np.array(['A', 'B', 'A', 'D', 'F'])
display(df)
- python
list를 이용 : 알맞은 크기의 list를 입력해준다.
df['등급'] = ['A', 'B', 'A', 'D', 'F']
display(df)
다수 column값 수정하는 방법
단일 column 수정과 다르지 않다. 마찬가지로 scalar, array, list**를 이용해서 수정할 수 있다.
- 단일값 이용 : :
broadcasting되서 모두에게 적용된다.
df[['학과','등급']] = 'A'
display(df)
- python
list를 이용 : 대체로 이중list를 이용한다.
df[['학과','등급']] = [['영어영문','A'],
['철학','C'],
['국어국문','B'],
['화학','F'],
['물리','C']]
display(df)
numpy의ndarray를 이용
df[['학과','등급']] = np.array([['영어영문','A'],
['철학','C'],
['국어국문','B'],
['화학','F'],
['물리','C']])
display(df)