[pandas] DataFrame 함수 2
DataFrame의 분석을 위한 함수들(2)
Pandas에 있는DataFrame에 관한 함수들에 대해서 알아본다.
1. sort
DataFrame을 정렬하기 위해서는 두가지 방법만 알아두면 된다.
예제로 다음의 DataFrame을 사용한다.
sort_index:index기준(values가 아닌)으로 정렬한다. 옵션으로axis와ascending을 줄 수 있다.
display(df.sort_index()) # option default : axis = 0, ascending = True
display(df.sort_index(ascending=False)) # 내림차순
display(df.sort_index(axis = 1 ,ascending = False)) # column 내림차순
sort_values:values기준(index가 아닌)으로 정렬한다. 옵션으로axis,ascending과by를 줄 수 있다.index의 순서는 바뀌지 않는다.
display(df.sort_values(by='B')) # B 값들의 오름차순 기준으로 정렬한다.
display(df.sort_values(by=['B','D'])) # B값 다음으로 D값들의 기준으로 정렬한다.
2. unique
DataFrame의 행이나 열을 뽑아내 (즉,Series로 뽑아진것) 유일한 성분들을list를 배출한다.
print(df.iloc[1,:].unique())
## [0 1 7]
print(df['B'].unique())
## [8 0 9 2 7]
isin
DataFrame의 행이나 열에 (즉,Series안에) 어떠한 성분들이 들어 있는지 없는지True/False로 구성된Series로 배출한다.
print(df['A'].isin([1]))
## 2020-09-13 False
## 2020-09-14 False
## 2020-09-15 False
## 2020-09-16 False
## 2020-09-17 False
## 2020-09-18 True
## Freq: D, Name: A, dtype: bool
3. value_counts
DataFrame의 행이나 열을 뽑아내 (즉,Series로 뽑아진것) 성분들의 개수를Series를 배출한다.
print(df.iloc[1].value_counts())
## 0 2
## 7 1
## 1 1
## Name: 2020-09-14 00:00:00, dtype: int64