[Python] 파이썬 판다스(Pandas) - 1차원 데이터 생성 시리즈(Series), 레이블과 인덱스

사진: Unsplash 의 shiyang xu

판다스(Pandas)는 파이썬에서 데이터 조작과 분석을 위한 라이브러리다. 주로 표 형식의 데이터나 시계열 데이터를 다루는 데에 사용한다. 판다스는 데이터를 처리하고 정리하는 데 유용한 다양한 기능을 제공한다.

 

판다스(Pandas)의 장점

- 행과 열에 레이블을 사용할 수 있다.
- 기본적인 통계데이터를 제공한다.
- NaN 값을 알아서 처리할 수 있는 메소드가 있다.
- 숫자 문자열을 알아서 불러온다.
- 데이터셋들을 병합할 수 있다.
- Numpy와 Matplotlib와 통합된다.

 

판다스(Pandas) 라이브러리 불러오기

판다스 라이브러리를 불러오는 가장 첫번 째 방법이다.
다른 라이브러리도 동일한 방법으로 불러온다.

import pandas as pd

 

판다스 시리즈(Pandas Series) 데이터 생성하기

판다스 시리즈의 데이터를 생성할 땐 리스트를 쓴다. 파이썬에서 가장 중요한 개념 중 하나가 리스트이니 꼭 기억할 것!
먼저 변수에 리스트 값을 대입하여 데이터를 생성한다.

>> index = ['americano','latte','cappucino','einspenner']
>> data = [30,50,'Yes','No']

index 변수를 프롬프트에 쳐보면 변수 안의 값을 확인할 수 있다.

>> index
['americano','latte','cappucino','einspenner']
>> index[1]
'latte'

 

시리즈(Series) 란?

판다스의 1차원 데이터를 시리즈라고 부른다. 시리즈 오른쪽 부분은 value(data) 라고 하고 시리즈의 왼쪽 부분을 index라고 한다.

 

시리즈 데이터 생성 시 사용법

pd.Series(data=데이터 값이 속해 있는 변수명, index=인덱스 값이 속해있는 변수명)

 

>> pd.Series(data=data)
0	30
1	50
2	Yes
3	No
dtype: object


>>pd.Series(data=data, index=index)
americano	30
latte	50
cappucino	Yes
einspenner	No
dtype: object

생성된 시리즈 데이터를 새로운 변수에 넣어서 더욱 간편하게 사용할 수 있다.

>> caffee = pd.Series(data = data, index = index)
>> caffee
americano	30
latte	50
cappucino	Yes
einspenner	No
dtype: object
>> caffee.ndim # 데이터의 차원을 나타내는 속성( 1이면 1차원(시리즈) 2이면 2차원(데이터프레임))
1
>> caffee.size # 요소의 총 개수를 나타내는 속성
4
>> caffee.shape #판다스의 시리즈나 데이터프레임을 튜플 형태로 반환하는 속성
(4,)
>> caffee.index
Index(['americano','latte','cappucino','einspenner'], dtype='object')
>> caffee.values
array([30,50,'Yes','No'], dtype=object)

 

판다스의 인덱스와 레이블

판다스의 해당 요소들을 지정할 때 인덱스와 레이블을 사용하여 위치를 파악할 수 있다.
인덱스는 0부터 시작하여 해당 요소의 위치에 접근할 수 있고
레이블은 각 행렬의 고유한 식별자로 위치에 접근할 수 있다.

>> caffee
americano	30
latte	50
cappucino	Yes
einspenner	No
dtype: object

>> caffee['americano']
30

>> caffee[['latte','cappucino']] # 2가지 이상 해당 레이블 요소를 보고 싶으면 중첩리스트 사용
latte	50
cappucino	Yes
dtype: object

>> caffee[-1] # 인덱스 -1은 마지막 요소를 가리킨다.
'No'

>> caffee[0:3] # 시작 위치 인덱스 : 끝 위치 다음 인덱스
americano	30
latte	50
cappucino	Yes
dtype: object

>> caffee['latte':'einspenner'] # 시작 위치 레이블 : 끝 위치 레이블
latte	50
cappucino	Yes
einspenner	No
dtype: object

 

판다스 시리즈의 산술연산

판다스 시리즈에서 산술연산이 가능하다.

>> Index = ['americano','latte','cappucino','einspenner']
>> data = [30,50,20,10]

>> caffee = pd.Series(data =data , index = index)

>> caffee
americano	30
latte	50
cappucino	20
einspenner	10
dtype: object

>> caffee = caffee +5 # caffee 전체 시리즈 요소에 +5

>> caffee
americano	35
latte	55
cappucino	25
einspenner	15
dtype: object

>> caffee['americano'] -= 2 # amricano 레이블 해당 요소만 -2

>>caffee
americano	33
latte	55
cappucino	25
einspenner	15
dtype: object

>> caffee[['latte','cappucino']] -= 3

>> caffee
americano	33
latte	52
cappucino	22
einspenner	15
dtype: object