[pandas] 3. DataFrame

DataFrame

DataFrame두 개 이상의 Series로 구성된 자료형으로, 2차원 배열 혹은 행렬으로 볼 수 있습니다.

행 ID인 인덱스컬럼으로 구성되는 DataFrame은 잘 정의되어 있는 엑셀시트와 매칭됩니다.

인덱스 컬럼1 컬럼2
A 1 10
B 2 20
C 3 30
D 4 40

DataFrame은 pandas의 DataFrame()함수 를 사용하여 만들 수 있습니다.

중첩된 배열로부터 DataFrame을 만드는 방법과 사전(Dictionary)으로부터 DataFrame을 만드는방법이 있습니다.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
	{
        '컬럼1': [1, 2, 3, 4],
        '컬럼2': [10, 20, 30, 40]
    },
    index = ['A', 'B', 'C', 'D']
)

df = pd.DataFrame(
	[[1, 10], [2, 20], [3, 30], [4, 40]],
    columns = ['컬럼1', '컬럼2'],
    index = ['A', 'B', 'C', 'D']
)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    			[[1, 10], [2, 20], [3, 30], [4, 40]],
                columns = ['컬럼1', '컬럼2'],
                index = ['A', 'B', 'C', 'D']
)

print(df.values) # [[1, 10], [2, 20], [3, 30], [4, 40]]
print(df.index) # ['A', 'B', 'C', 'D']
print(df.columns) # [컬럼1, 컬럼2]

1. DataFrame 생성

본 실습에서는 컬럼별로 데이터를 정의 하고, 인덱스를 따로 부여하는 방법으로 DataFrame을 생성해 보겠습니다.

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(
	{
        '컬럼1': [1, 2, 3, 4],
        '컬럼2': [10, 20, 30, 40]
    },
    index = ['A', 'B', 'C', 'D']
)

# print(df1.to_html())
print(df1)
import pandas as pd
df2 = pd.DataFrame(
	[
        [1, 10],
        [2, 20],
        [3, 30],
        [4, 40]
    ],
    columns = ['컬럼1', '컬럼2'],
    index = ['A', 'B', 'C', 'D']
)

print(df2)
print(df2.to_html())