DataFrame - 인덱스 설정, 정렬하기
import pandas as pd # 범위 슬라이싱 exam_data = {'이름' : ['서준', '우현', '인아', '영철'], '수학' : [90, 80, 70, 30], '영어' : [98, 89, 95, 22], '음악' : [85, 95, 100, 55], '체육' : [100, 90, 90, 77]} df = pd.DataFrame(exam_data) print(df, "\n") # 특정 열을 행 인덱스로 설정한다 ndf = df.set_index(['이름']) print(ndf, "\n") # 다른 컬럼을 행 인덱스로 설정 ndf = df.set_index(['음악']) print(ndf, "\n") # 2개 컬럼을 행 인덱스로 설정 ndf = df.set_index(['수학', '음악..
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DataFrame - 셀의 값을 변경하기, 행과 열 추가하기 & 전치하기
import pandas as pd exam_data = {'이름' : ['서준', '우현', '인아', '영철'], '수학' : [90, 80, 70, 30], '영어' : [98, 89, 95, 22], '음악' : [85, 95, 100, 55], '체육' : [100, 90, 90, 77]} df = pd.DataFrame(exam_data) print(df, "\n") # 국어 컬럼을 추가한다 df['국어'] = 80 print(df, "\n") # 새로운 행을 추가한다 df.loc[4] = 0 print(df, "\n") # 값을 지정해서 행을 추가한다 df.loc[5] = ['동규', 90, 80, 60, 70, 50] print(df, "\n") # 행추가 - 기존 행 복사 df.loc['..
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DataFrame - 범위 슬라이싱, set_index
import pandas as pd # 범위 슬라이싱 exam_data = {'수학' : [90, 80, 70, 30], '영어' : [98, 89, 95, 22], '음악' : [85, 95, 100, 55], '체육' : [100, 90, 90, 77]} df = pd.DataFrame(exam_data, index=['a', 'b', 'c', 'd']) # 2행 간격으로 슬라이싱 하려면... ret = df.iloc[::2] print(ret) # 역순으로 정렬하려면 ret = df.iloc[::-1] print(ret) 일단위, 요일단위로 순차정렬 되어있다면 슬라이싱 간격을 활용할 수 있겠다. 전체를 역순으로 정렬하는 건 알겠는데, 특정 컬럼을 선택해서 정렬하는 방법은 없을까? import pan..
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DataFrame의 행, 열 선택
import pandas as pd exam_data = {'수학' : [90, 80, 70], '영어' : [98, 89, 95], '음악' : [85, 95, 100], '체육' : [100, 90, 90]} df = pd.DataFrame(exam_data, index=['서준', '우현', '인아']) print(df) print("1============") # 행 인덱스를 사용하여 행 1개 선택 label1 = df.loc['서준'] print(label1) print("2============") position1 = df.iloc[0] print(position1) print("3============") # 행 인덱스를 사용하여 2개 이상의 행 선택 label2 = df.loc[['서준'..
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DataFrame - drop, copy
import pandas as pd exam_data = {'수학' : [90, 80, 70], '영어' : [98, 89, 95], '음악' : [85, 95, 100], '체육' : [100, 90, 90]} df = pd.DataFrame(exam_data, index=['서준', '우현', '인아']) print(df) print("============") df2 = df.copy() df2.drop('우현', inplace=True) print(df2) print("============") df3 = df[:] df3.drop(['우현', '인아'], axis=0, inplace=True) print(df3) df3 = df.copy() df3.drop(['우현', '인아'], axis=0,..
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