pandas 의 사용 방법 기록

1. Series 와 DateFrame 의 차이 점: Series: 1 차원 데이터 구 조 는 index, value 로 DateFrame 을 구성한다. 2 차원 데이터 구 조 는 표 와 유사 하고 단독 적 인 모든 것 은 Series 로 DataFrame 를 구성한다. 2. df=pd.DataFrame({"name":[" "," "," "," "],'age':[15,15,27,20],'id':["001","002","003","004"]})

    name  age   id
0        15  001
1        15  002
2        27  003
3        20  004

3. age 에 따라 그룹 크기 를 집계 합 니 다.

df.groupby("age").size()

age
15    2
20    1
27    1

4. 그룹 크기 에 열 이름 이 없 을 때 열 이름 설정

df.groupby("age").size().reset_index(name="num")

   age  num
0   15    2
1   20    1
2   27    1

조건 조회

df[df["age"]>20]

	name  age   id
2        27  003

6. 모호 조회: str. contains (), 여러 모호 조건: ('a | b'), 이런 형식 ('a' | 'b') 은 잘못된 것 입 니 다. & 조건 이 없습니다.앞 에 추가 포함 되 지 않 음 ~;정확 한 조회: isin (), 안에 배열 형식 을 사용 합 니 다.

df["name"].str.contains(" ")
~df["name"].str.contains(" ")
df[df["name"].str.contains(" ")]
df["name"].isin(["  "])

0    False  
1     True
2    False
3    False

0     True
1    False
2     True
3     True

    name  age   id
1        15  002

0    False
1     True
2    False
3    False

7. 서로 다른 값 의 수량 개 수 를 조회 합 니 다. 수량 만 조회 할 때 count () 함수 만 사용 합 니 다.

df["name"].str.contains(" ").value_counts()

False    3
True     1