Pandas - 1차원 자료 (Series), 2차원 자료(DataFrame) 만들기

Pandas란 panel datas(패널자료)의 약자로, 쉽게 사용 가능한 자료 구조이자 데이터 분석 툴을 말합니다. 

 

1차원 자료: Series

이번에는 Pandas의 1차원 자료 구조인 Series에 대해 설명해보려 합니다. 

 

먼저, 판다스의 모듈(라이브러리)를 호출합니다. 

import pandas as pd

https://codechalleng.es/

 

이제 본격적으로 시리즈를 생성해보겠습니다. 

 

시리즈 만들기 :

1)List로 Series 만들기

animals = ['Tigers', 'Bears', 'Moose']
p = pd.Series(animals)
p

결과값:

0      Tigers

1      Bears

2      Moose

dtype: object

 

 

2) Dictionary로 Series 만들기

key와 value 값을 입력하는 딕셔너리를 만들어줍니다.

이 때, key 값인 a, b, c가 index 명이 됩니다.

diction = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
pd.Series(diction)

결과값:

a    1
b    2
c    3
dtype: int64

 

---

2차원 자료: DataFrame

DataFrame은 행과 열로 이루어진 자료구조입니다. 

여기서 행은 axis = 0, 열은 axis = 1로 부릅니다. 

stackoverflow.com/

 

데이터프레임과 시리즈의 다른점은 아래의 그림과 같이

여러 종류의 시리즈를 합쳐놓은 것이 데이터프레임이라고 생각하시면 구별하기 쉬우실 것이라 생각합니다. 

www.learndatasci.com/

 

 

데이터프레임 만들기 :

먼저, numpy를 import 해줍니다. 

import numpy as np

 

1) Array로 DataFrame 만들기

이 경우에는 행(index)를 기준으로 dataframe이 생성됩니다. 

arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) #값넣기
pd.DataFrame(arr) 

결과값:

   0  1  2
0  1  2  3
1  4  5  6

 

 

2) Dictionary로 DataFrame 만들기

이 경우에는 열(column)을 기준으로 생성된다는 것을 확인할 수 있습니다. 

diction = {'a':[1,3], 'b':[1,2], 'c':[2,4]} 
pd.DataFrame(diction) 

결과값:

   a  b  c
0  1  1  2
1  3  2  4

 

 

3) List로 DataFrame 만들기

List로 만들 때에도 열(column)을 기준으로 데이터가 생성됩니다. 

li = [4,5,6,7]
pd.DataFrame(li)

결과값:

   0
0  4
1  5
2  6
3  7​

 

 

4) Series로 DataFrame 만들기

Series로 만들 때에는 행(index)를 기준으로 데이터가 생성됩니다. 

lis = ['Tigers', 'Bears', 'Moose']
pd.Series(lis)
pd.DataFrame(lis)

결과값:

        0
0  Tigers
1   Bears
2   Moose