Python Library - Pandas(3)
본 게시물은 코드프레소의 code.PRESS-UP 체험단 과정을 담은 게시물입니다.
해당 게시물 수강강좌 :
파이썬으로 배우는 데이터 분석 : Pandas
Pandas 라이브러리로 데이터 분석 시작하기
이번 포스팅에서는 DataFrame의 데이터를 조회/변경/추가/삭제하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
DataFrame을 다루는데 가장 기초적인 부분이니 코드프레소 강의를 통해 꼼꼼하게 체크 하도록 합시다.
1. DataFrame 데이터 조회
1-1. 열 데이터 조회
📌 인덱싱 기법 사용
DataFrame['name']
DataFrame[['name', 'subject', 'class']]
📌 연산자 사용
DataFrame.name
DataFrame.subject
여러 개의열 데이터를 조회시에는 인덱스 값을 리스트 형태로 전달 할 수 있는 인덱싱 기법 사용
1-2. 행 데이터 조회
📌 행 데이터 조회를 위해 loc 프로퍼티 사용
📌 조회하고자 하는 행의 인덱스 값 전달하는 방식
DataFrame.loc[1]
DataFrame.loc[[0, 2, 4]]
1-3. 행&열 데이터 조회
📌 행과 열의 조건을 동시에 지정하여 조회
row_idx = [1, 2, 4]
col_idx = ['name', 'subject', 'grade']
DataFrame.loc[row_idx, col_idx]
2. DataFrame 데이터 변경
2-1. 열 데이터 변경
📌 변경하고 싶은 열에 값을 대입
dataframe['etc'] = 0
dataframe['example'] = [1, 2, 3, 4, 5]
2-2. 행 데이터 변경
📌 변경하고 싶은 행 인덱스를 지정 후 리스트 값 대입
dataframe.loc[0] = ['Jessi', 'java', 70, 'C', 1]
dataframe.loc[1] = ['code', 'presso', 'best', 'study', 'platform']
3. DataFrame 데이터 추가
3-1. 새로운 열 데이터 추가
📌 Series를 이용하여 열 데이터 추가
new_data_set = pd.Series([])
dataframe['new column'] = new_data_set
📌 연산을 이용하여 열 데이터 추가
# boolean 값으로 반환
dataframe['high_score'] = df['score'] > 90
3-2. 새로운 행 데이터 추가
📌 loc 프로퍼티를 이용하여 행 데이터 추가
dataframe.loc['new row']
dataframe.loc[6] = ['Jina', 'python', 100, 'A', 1,'20-02', True]
4. DataFrame 데이터 삭제
4-1. 열 데이터 삭제
📌 열 데이터 삭제시 columns 인자에 삭제할 열의 인덱스 지정
dataframe.drop(index, columns)
dataframe.drop(columns = [col_index])
4-2. 행 데이터 삭제
📌 drop() 함수를 이용한 데이터 삭제
기본적으로 drop() 함수는 행 데이터를 삭제한다.
삭제된 상태의 객체를 반환할 뿐, 원본 데이터는 삭제하지 않음
삭제된 객체는 새로운 변수에 저장하여 사용 권장
dataframe.drop(index)
dataframe.drop(6)
## 원본 데이터 삭제
dataframe.drop(index, inplace = True)
## inplace = True를 입력하면, 원본 데이터를 변경함
여기까지 코드프레소 강의를 통한 DataFrame 데이터를 조회/변경/추가/삭제 하는 방법을 알아보았습니다.
조회/변경/추가/삭제는 Dataframe 뿐만 아니라 DataBase의 기초적인 CRUD 이론의 그 자체입니다.
확실하게 개념을 가지고 간다면 다른 데이터베이스를 다루는데에도 큰 문제가 없을 것입니다.
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