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아래의 데이터를 예를 들어 사용해 보겠습니다.
loc: 인덱스, 콜럼 아무것이나 사용가능
iloc: 행번호만 사용가능(정수)
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Python(pandas) # 6 read_csv, header=None, index_col=0, 콜럼명 변경, 파일저장.
2020/Python 2019. 11. 28. 12:56반응형
저장을 하게 되면 data폴더 내에 thiees.csv 파일이 생기게 됩니다.
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year
year로 그루핑
그룹핑된 데이터 셋의 기초 통계량 계산
여러 콜럼의 산술 평균
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Pandas는 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리입니다.
위의 data.zip은 우리가 예제로 사용할 압축파일입니다.
이 압축파일을 사용하시는 jupyter폴더에 압축을 풀어주세요
쥬피터를 실행하시면 됩니다. 아래와 같은 화면이 나옵니다.
data를 확인해 보겠습니다.
이걸 확인하면 아래와 같은 정보가 있습니다.
이걸 가지고 실습을 시작하겠습니다.
메인화면에서 new - python3을 만들어 주겠습니다.
head()함수 : 앞에서부터 출력합니다. 기본값은 앞에서 5줄을 추출합니다.
tail()함수: 뒤에서부터 출력합니다. 기본은 5줄
type() 함수 : 데이터 타입의 확인
.clumns : 어떠한 콜럼들을 가지고 있는가?
info() : 전반적인 정보 확인
.types : 자료형을 확인합니다.
단일 컬럼을 추출합니다.
복수개의 컬럼을 추출합니다.
특정 행을 추출합니다.
역 인덱싱
콜럼의 범위 지정
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