Top 9 판다스 데이터프레임 만들기 Top 80 Best Answers

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[Pandas 강의] 데이터프레임 생성하기

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[Python] 데이터프레임 만들기 :: pd.DataFrame()

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Most searched keywords: Whether you are looking for Pandas-데이터 프레임 만들기 이전 포스트에서 판다스(Pandas)가 무엇인지 간단한 소개와 판다스의 대표적인 데이터 타입인 데이터 프레임(DataFrame)과 시리즈(Series)를 살펴 … 이전 포스트에서 판다스(Pandas)가 무엇인지 간단한 소개와 판다스의 대표적인 데이터 타입인 데이터 프레임(DataFrame)과 시리즈(Series)를 살펴보았다. 이번 포스트는 판다스의 상징인 데이터 프레임을 만..데이터 분석을 하기 위한 전반적인 지식들을 담아놓는 곳
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Pandas-데이터 프레임 만들기

데이터 프레임 만들기

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Most searched keywords: Whether you are looking for Pandas – 데이터프레임 생성/병합/추출하기 Pandas에는 데이터프레임, 시리즈라는 자료구조가 추가되었습니다. 1. 데이터 프레임 생성. 데이터 프레임을 만드는 방법은 여러 가지가 있습니다. 일반적 … 파이썬은 원래 데이터 분석에 특화된 언어가 아닙니다. R로 분석하던 것을 파이썬으로 하고 싶은 개발자들이 만든 도구가 Numpy와 Pandas입니다. 데이터분석을 위한 파이썬의 기본 자료구조 딕셔너리, 리스..Today I Learned
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1 데이터 프레임 생성

2 데이터프레임 병합

3 데이터프레임 열 추출하기

4 loc함수와 iloc함수 사용하기

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Pandas - 데이터프레임 생성/병합/추출하기 — Pandas – 데이터프레임 생성/병합/추출하기

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Most searched keywords: Whether you are looking for Python – Pandas 튜토리얼 (데이터프레임 생성, 접근, 삭제, 수정) :: Deep Play Pandas (Python Data Analysis Library) 파이썬을 통해 데이터 분석을 할 때, Pandas를 빼놓고 이야기할 수 없다. 온전히 통계 분석을 위해 고안된 R … Pandas (Python Data Analysis Library) 파이썬을 통해 데이터 분석을 할 때, Pandas를 빼놓고 이야기할 수 없다. 온전히 통계 분석을 위해 고안된 R 과는 다르게 python은 일반적인 프로그래밍 언어(general purp..Deepplayhard & soft skills for data scientists
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Python - Pandas 튜토리얼 (데이터프레임 생성, 접근, 삭제, 수정) :: Deep Play — Python – Pandas 튜토리얼 (데이터프레임 생성, 접근, 삭제, 수정) :: Deep Play

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단일 목록을 사용하여 Pandas DataFrame 만들기

여러 목록을 사용하여 Pandas DataFrame 만들기

다차원 목록을 사용하여 Pandas DataFrame 만들기

[Python] 데이터프레임 만들기 :: pd.DataFrame()

[Python] 데이터프레임 만들기 :: pd.DataFrame()

Import Pandas

import pandas as pd

Dataframe 생성

pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)

1.

student_card = pd.DataFrame({‘ID’:[20190103, 20190222, 20190531], ‘name’:[‘Kim’, ‘Lee’, ‘Jeong’], ‘class’:[‘H’, ‘W’, ‘S’]}) student_card

2.

student_card = pd.DataFrame([[20190103, ‘Kim’, ‘H’], [20190222, ‘Lee’, ‘W’], [20190531, ‘Jeong’, ‘S’]], columns = [‘ID’, ‘name’, ‘class’]) student_card

+ 인덱스 지정

student_card = pd.DataFrame({‘ID’:[20190103, 20190222, 20190531], ‘name’:[‘Kim’, ‘Lee’, ‘Jeong’], ‘class’:[‘H’, ‘W’, ‘S’]}, index = [‘a’, ‘b’, ‘c’]) #index 지정 student_card

+ 데이터 타입 지정

dtype 옵션으로 데이터 타입을 지정할 수 있다.

student_card = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns = [‘a’, ‘b’, ‘c’], dtype = float) #data type 지정 student_card

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Pandas-데이터 프레임 만들기

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이전 포스트에서 판다스(Pandas)가 무엇인지 간단한 소개와 판다스의 대표적인 데이터 타입인 데이터 프레임(DataFrame)과 시리즈(Series)를 살펴보았다.

이번 포스트는 판다스의 상징인 데이터 프레임을 만드는 방법에 대해 알아보도록 하겠다.

데이터 프레임 만들기

1. 판다스 가져오기

판다스를 사용하기 앞서 먼저 판다스를 설치하고 판다스를 사용하겠다고 선언해보자.

Python 모듈 설치는 크게 Anaconda를 사용하여 일반적으로 사용하는 Pandas를 포함한 각종 라이브러리를 한 번에 다운로드하는 방법이 있고, pip를 이용해서 다운로드하는 방법이 있다.

해당 방법을 서술하기엔 그 내용이 꽤 길고 헷갈리기 쉽기 때문에 Pandas를 비롯한 각종 라이브러리를 설치하는 방법이 적힌 이전 포스트로 가는 참조를 걸어놓겠다.

참고 1 – 라이브러리 설치 방법: “Python 필요한 모듈들을 설치해보자”

참고 2 – Anaconda 설치 방법: “Python 파이썬과 아나콘다”

참고 3 – 오프라인 환경에서 라이브러리 설치 방법: “Python 오프라인 환경에서 파이썬 패키지를 설치해보자”

위 방법대로 Pandas를 정상적으로 설치하였다는 전제하에 Pandas에 대해 학습해보도록 하겠다.

# Import module import pandas as pd

Python에서 #은 주석을 만드는 특수 문자로 코드(Syntax) 앞에 입력 시, 해당 행의 명령어들을 주석 처리한다.

import pandas as pd는 문자 그대로 “import(수입하다) pandas as(처럼) pd”로, pandas를 가지고 오는데 pd라는 문자로 가지고 온다는 의미이다.

Python은 특정 라이브러리 내 함수를 사용하려면 “라이브러리.함수()” 이런 식으로 코드를 짜게 되는데, pandas는 제법 긴 단어이므로 pd라는 간결한 단어로 라이브러리를 의미하겠다는 소리다.

일반적으로 pandas는 pd라 사용하니 pd로 쓰도록 하자.

2. 데이터 프레임 함수 설명

pandas에서 제공하는 DataFrame API에서 DataFrame이 가지고 있는 파라미터(Parameter)는 다음과 같다.

pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)

data: list나 numpy에서 제공하는 array, dictionary 등을 받는다. 간단하게 생각해서 행렬이나 벡터를 Data로 사용할 수 있다고 생각하면 된다.

list나 numpy에서 제공하는 array, dictionary 등을 받는다. 간단하게 생각해서 행렬이나 벡터를 Data로 사용할 수 있다고 생각하면 된다. index: 이전 포스트에서 말했듯, pandas의 데이터 프레임이나 시리즈의 특징은 index를 갖는다는 것이다. 그리고 사용자가 원하는 index를 부여할 수 있다. 지정하지 않은 경우, 자동으로 range(0, len(data))에 해당하는 index가 생성된다.

이전 포스트에서 말했듯, pandas의 데이터 프레임이나 시리즈의 특징은 index를 갖는다는 것이다. 그리고 사용자가 원하는 index를 부여할 수 있다. 지정하지 않은 경우, 자동으로 range(0, len(data))에 해당하는 index가 생성된다. columns: 열, 즉 변수의 이름이다.

열, 즉 변수의 이름이다. dtype: DataFrame 안에 들어갈 데이터의 type을 결정한다. DataFrame의 장점은 변수 별로 다른 dtype이 들어갈 수 있는 것이므로, 특수한 경우가 아닌 이상 지정 안 한다.

DataFrame 안에 들어갈 데이터의 type을 결정한다. DataFrame의 장점은 변수 별로 다른 dtype이 들어갈 수 있는 것이므로, 특수한 경우가 아닌 이상 지정 안 한다. copy: DataFrame의 특징 중 하나인, Data의 종속성에 대한 부분인데, 이는 나중에 다루도록 하겠다. 크게 신경 쓰지 않아도 된다.

3. 행렬(2-d array)을 사용해서 데이터 프레임 만들기

2-d array는 2차원 배열을 의미하며, 우리에게 친숙한 행렬이 2-d array다.

머신러닝 라이브러리인 sklearn에서 제공하는 붓꽃 데이터를 이용해서 행렬을 보도록 하자.

import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris

numpy는 선형 대수학에 특화된 라이브러리로 다른 포스팅에서 자세히 다룰 테니 일단 넘어가자(당장 쓰지 않더라도 Pandas를 쓸 때는 꼭 numpy도 import 해놓는 습관을 들여놓자. 나중에 아주 많이 쓰게 될 것이다.)

from sklearn.datasets import load_iris는 sklearn의 dataset이라는 모듈에서 load_iris라는 함수만 가져오겠다는 뜻이다. 특정 라이브러리에서 한, 두 개의 함수만 필요한 경우에 사용하는 방법이다.

>>> iris = load_iris() >>> iris {‘data’: array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [4.9, 3. , 1.4, 0.2], [4.7, 3.2, 1.3, 0.2], [4.6, 3.1, 1.5, 0.2], [5. , 3.6, 1.4, 0.2], [5.4, 3.9, 1.7, 0.4], … lustering system finds 3 classes in the data.

– Many, many more …’, ‘feature_names’: [‘sepal length (cm)’, ‘sepal width (cm)’, ‘petal length (cm)’, ‘petal width (cm)’], ‘filename’: ‘C:\\Users\\gooop\\anaconda3\\lib\\site-packages\\sklearn\\datasets\\data\\iris.csv’}

해당 블로그에서 >>> 는 코드 실행을 의미하며, 앞에 >>>가 없는 것은 출력된 결과를 의미한다. 한 셀 안에 >>>가 없는 경우, 출력된 결과가 없기 때문에 >>>를 쓰지 않은 것이다.

load_iris()를 실행 시, dictionary가 출력된다. dictionary는 여러 종류의 데이터를 key:value로 담을 수 있는 사전이다.

dictionary를 key로 조회 시, 원하는 value만 볼 수 있다.

# iris data에 있는 key를 보자 >>> iris.keys() dict_keys([‘data’, ‘target’, ‘frame’, ‘target_names’, ‘DESCR’, ‘feature_names’, ‘filename’])

iris 데이터가 가지고 있는 key를 보면, data, target, frame 등 여러 key가 존재하는 것을 알 수 있다.

여기서 “data”는 iris data를 의미한다.

“feature_names”는 변수의 이름이다.

>>> iris[“data”] array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [4.9, 3. , 1.4, 0.2], [4.7, 3.2, 1.3, 0.2], [4.6, 3.1, 1.5, 0.2], [5. , 3.6, 1.4, 0.2], … [6.7, 3. , 5.2, 2.3], [6.3, 2.5, 5. , 1.9], [6.5, 3. , 5.2, 2. ], [6.2, 3.4, 5.4, 2.3], [5.9, 3. , 5.1, 1.8]])

데이터가 매우 크므로 중간을 생략하였다. 위 데이터 같이 행과 열로 2개의 차원(dimension)이 존재하는 데이터를 2차원 배열 2-d array라고 한다.

>>> iris[“feature_names”] [‘sepal length (cm)’, ‘sepal width (cm)’, ‘petal length (cm)’, ‘petal width (cm)’]
칼럼 이름은 list로 출력되었다.

위 두 데이터를 사용해서 데이터 프레임을 생성해보자.

>>> iris_DF = pd.DataFrame(data=iris[“data”], columns=iris[“feature_names”])

DataFrame은 주피터 노트북 기준 한 번에 60개의 행이 조회되며, 아래에 있는 150 rows x 4 columns는 150개의 행과 4개의 열을 가진 데이터라는 것을 의미한다.

>>> iris_DF.values array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [4.9, 3. , 1.4, 0.2], [4.7, 3.2, 1.3, 0.2], [4.6, 3.1, 1.5, 0.2], [5. , 3.6, 1.4, 0.2], … [6.7, 3. , 5.2, 2.3], [6.3, 2.5, 5. , 1.9], [6.5, 3. , 5.2, 2. ], [6.2, 3.4, 5.4, 2.3], [5.9, 3. , 5.1, 1.8]])

DataFrame.values 함수를 사용하면, DataFrame을 2-d array로 돌릴 수 있다. 꽤 중요한 기능이니 꼭 숙지하도록 하자.

4. list를 사용해서 데이터 프레임 만들기

이번엔 list를 이용해서 데이터 프레임을 만들어보자.

list는 Python에서 대표적인 Data를 담는 그릇이다.

>>> name_list = [“박명수”, “유재석”, “노홍철”, “길”, “정준하”, “정형돈”, “하하”] >>> math_list = [65, 95, 70, 80, 100, 85, 60] >>> english_list = [75, 80, 85, 90, 65, 75, 100] >>> exam = pd.DataFrame({“name”:name_list, “math”:math_list, “english”:english_list}) >>> exam

데이터 프레임은 위 결과처럼 각 변수(열) 별로 다른 dtype이 들어갈 수 있다.

5. Dictionary를 사용해서 데이터 프레임 만들기

Dictionary는 모든 형태의 데이터를 Key:value의 형태로 담을 수 있는 데이터 타입이다.

Dictionary의 형태는 조금만 편집해서 바로 Json으로 사용할 수 있을 정도로 Json과 굉장히 유사하다.

Dictionary의 value들이 모두 list 또는 array이고, 그 길이가 동일하다면 , DataFrame으로 만들 수 있다.

(길이가 다르다면, 오류가 뜬다)

>>> Raw_dict = { >>> “name”:[“박명수”, “유재석”, “노홍철”, “길”, “정준하”, “정형돈”, “하하”], >>> “math”:[65, 95, 70, 80, 100, 85, 60], >>> “english”:[75, 80, 85, 90, 65, 75, 100], >>> “class”:[1, 2, 1, 2, 2, 2, 1] >>> } >>> Raw_dict {‘name’: [‘박명수’, ‘유재석’, ‘노홍철’, ‘길’, ‘정준하’, ‘정형돈’, ‘하하’], ‘math’: [65, 95, 70, 80, 100, 85, 60], ‘english’: [75, 80, 85, 90, 65, 75, 100], ‘class’: [1, 2, 1, 2, 2, 2, 1]}

DF = pd.DataFrame(Raw_dict) DF

Dictionary는 key와 value로 이루어져 있으므로, 별도의 컬럼 이름을 지정해주지 않아도 DataFrame으로 쉽게 전환이 가능하다.

반대로 DataFrame을 Dictionary로 변환하는 것 역시 굉장히 간단하다.

>>> DF.to_dict() {‘name’: {0: ‘박명수’, 1: ‘유재석’, 2: ‘노홍철’, 3: ‘길’, 4: ‘정준하’, 5: ‘정형돈’, 6: ‘하하’}, ‘math’: {0: 65, 1: 95, 2: 70, 3: 80, 4: 100, 5: 85, 6: 60}, ‘english’: {0: 75, 1: 80, 2: 85, 3: 90, 4: 65, 5: 75, 6: 100}, ‘class’: {0: 1, 1: 2, 2: 1, 3: 2, 4: 2, 5: 2, 6: 1}}

DataFrame.to_dict(): 해당 함수를 사용하면 DataFrame을 dictionary로 바로 전환할 수 있다.

지금까지 DataFrame을 만드는 방법에 대해 알아보았다. 다음 포스트에서는 데이터 프레임의 부위별 이름에 대해 알아보도록 하겠다.

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[Pandas] 빈 데이터프레임 만들기

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빈 데이터프레임 만드는 방법입니다.

기본적으로는 필수성분인 index와 column을 추가해주면 됩니다.

import pandas as pd df = pd.DataFrame(index=range(0,원하는갯수), columns = {‘column1′,’column2’,…})

index, column 없이 빈 데이터프레임 만든다면..

index와 column을 안 쓰고도 생성할 수 있습니다.

empty_df = pd.DataFrame()

index와 column이 없는 상태가 되면 다른 데이터프레임을 합칠때 주의를 기울여야 합니다.

간단하게 다른 데이터프레임과 합치려면 append나 concat을 이용하면 합칠 수 있습니다.

join, merge는 안 됩니다.

df = pd.DataFrame({‘col1’:[‘a’,’b’,’c’]}) empty_df = pd.DataFrame() empty_df = empty_df.append(df) # concat인 경우 pd.concat((empty_df,df),sort=False)

join을 쓰고 싶다면 index가 필히 있어야 합니다.

df = pd.DataFrame({‘col1’:[‘a’,’b’,’c’]}) empty_df = pd.DataFrame(index=df.index) empty_df.join(df)

merge는 left,right 설정을 해야하므로 index, column을 다 설정해주어야 합니다.

empty_df = pd.DataFrame(index=df.index,columns={‘col2′}) pd.merge(empty_df,df,left_on=’col2′,right_on=’col1′,how=’outer’)

merge는 how 에 따라 합치는 방식이 달라지니 참고하시길 바랍니다.

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[Python/Pandas] – [Pandas] 데이터프레임 합치기(append,concat)
[Python/Pandas] – [Pandas]데이터프레임 합치기(join)
[Python/Pandas] – [Pandas] DataFrame 합치기(Merge)

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