ipython - pandas 2

사용자 모듈 만들기

1. 파이썬이나 메모장(확장자 변경 필요함)에서 모듈 작성

2. 해당 위치에 py 확장자로 저장

3. %run으로 모듈 실행

4. 잘 작동되나 확인

컬럼의 추가

일반적인 방법 (존재하지 않는 컬럼을 색인 하는 형식)

ix(loc) 를 사용한 컬럼 추가

이름 부여하기

index 수정

python의 index는 일부만 수정이 불가능하다.

일부만 수정

1. 전체 index 수정(비권장)

2. index를 list형식으로 만들어 list 수정 후 index에 덮어 쓰기(권장)

재색인(reindex)

색인 메서드와 속성

reindex를 사용하지 않는 기존의 재색인 방법

1. DataFrame을 이용한 컬럼 재배치(비권장)

   - reindex기능을 가지고 있다.

DataFrame기능을 이용한 컬럼 재배치는 위치기반 색인 불가능.

2. ix(loc)메서드를 사용한 재배치

ix메서드를 사용한 컬럼 재배치는 위치기반 색인 가능.

3. 순서 전달 재색인

   - reindex기능은 없음.

reindex

- 새로운 색인에 맞도록 객체를 새로 생성하는 기능이다
- 사용자 지정 순서 정렬이 가능
- 원하는 데이터만 출력, 새로운 데이터의 추가가 간편하다
- 행과 컬럼 둘 다 적용 가능
- index 값으로 기존 Series 재 배치
- 존재하지 않는 색인 값이 있다면 빈 값을 새로 추가

reindex를 사용한 재배치.

존재하지 않는 색인값을 삽입시 NaN출력.

DataFrame도 reindex 기능을 포함하고 있다.

fill_value : 존재하지 않는 색인의 값을 지정해 치환

method : 빈 값을 채워 넣는 옵션 선택 가능
- ffill 또는 pad : 앞의 값으로 채워 넣는다
- bfill 또는 backfill : 뒤의 값으로 채워 넣는다

하나의 로우 또는 컬럼 삭제하기(drop)

- 삭제하려는 로우나 칼럼이 제외된 리스트를 이미 가지고 있다면 이를 이용한 삭제 가능
- drop 메서드를 사용하면 선택한 값이 삭제된 새로운 개체를 얻을 수 있다
- 원본 배열을 변경하지 않는다
- 기본은 로우에 대한 삭제이므로 컬럼 삭제 시 축 지정 필요

drop을 이용해 지정한 index 삭제

drop을 이용해 지정한 컬럼 삭제(axis로 방향 지정)

색인, 선택, 자르기

Series의 색인

- NumPy 배열의 색인과 유사하게 동작하는데, Series의 색인은 정수가 아니어도 된다는 점이 다름
- 라벨 이름으로 슬라이싱하는 것은 시작점과 끝점을 포함한다는 점이 일반 파이선에서 슬라이싱과 다른 점

라벨 이름으로 슬라이싱 색인 가능

DataFrame의 색인

- 컬럼 색인 가능

컬럼 이름으로 색인 가능.

슬라이싱으로 로우 선택 가능.

불리언 배열로 컬럼 선택 가능.

ix(loc)메서드를 이용하여 컬럼과 row에 대한 색인 동시 가능.