[Python] - Pandas - Data Frame이란

판다스(Pandas) 기초 - Data Frame 개념 및 사용법

판다스(Pandas)란?

• Pandas는 Python Data Analysis Library의 약어이고, Python을 활용해 데이터 분석을 하기 위해서 사용하는 패키지입니다.
• 판다스 데이터 프레임 (Pandas DataFrame)을 활용하면 데이터를 표(Table)형태로 처리할 수 있어 수집된 데이터의 전처리 등 각종 데이터 핸들링을 쉽고 편하게 할 수 있습니다.

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데이터프레임(DataFrame)이란?

• 판다스 데이터프레임(Pandas DataFrame)은 다양한 데이터 타입을 이용하여 만들 수 있습니다. (list, dictionary, series, ndarray 등)
• 개념적으로 데이터 프레임은 Series들을 하나의 열로 취급한 집합이라고 볼 수 있습니다.
• 데이터를 표의 형태로 처리하는 자료구조로, 보통 RDB 환경에서 SQL로 테이블을 컨트롤 할 수 있는 수준의 기능들이 상당 부분 데이터프레임에 구현되어 있습니다.

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1. DataFrame 생성 방법

• 다양한 데이터 타입을 이용하여 만들 수 있지만, 두가지 방법을 사용해 보겠습니다.
  
  1. List 이용
     

     # 데이터 프레임 생성 (list)
     listFrame = pd.DataFrame([[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]])
     print('--------------리스트 데이터 프레임--------------')
     print(listFrame)
     
     '''
     --------------리스트 데이터 프레임--------------
        0  1  2
     0  1  2  3
     1  4  5  6
     2  7  8  9
     '''

  2. Dictionary 이용
     

     # 데이터 프레임 생성 (dictionary)
     data = {
         'age' : [20, 30, 40],
         'height' : [160, 170, 180],
         'weight' : [60, 70, 80]
     }
     indexName = ['python', 'pandas', 'dataframe']
     
     dictionaryFrame = pd.DataFrame(data, index=indexName)
     print('\n--------------딕셔너리 데이터 프레임--------------')
     print(dictionaryFrame)
     
     '''
     --------------딕셔너리 데이터 프레임--------------
                age  height  weight
     python      20     160      60
     pandas      30     170      70
     dataframe   40     180      80
     '''

     
     
     

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2. DataFrame 조회 방법

1. 열(Column) 조회
   

   # 데이터 프레임 조회
   # 열(Column) 조회
   print('\n--------------dictionary 열 조회--------------')
   print('-------딕셔너리 열 조회 방법 1-------')
   print(dictionaryFrame['age'])
   print('-------딕셔너리 열 조회 방법 2-------')
   print(dictionaryFrame.age)
   
   # 특정 열 조회
   print('\n--------------dictionary 특정 열 조회--------------')
   print('-------딕셔너리 특정 열 조회 방법 1-------')
   print(dictionaryFrame['height']['python'])
   print('-------딕셔너리 특정 열 조회 방법 2-------')
   print(dictionaryFrame.height['python'])
   
   '''
   --------------dictionary 열 조회--------------
   -------딕셔너리 열 조회 방법 1-------
   python       20
   pandas       30
   dataframe    40
   Name: age, dtype: int64
   -------딕셔너리 열 조회 방법 2-------
   python       20
   pandas       30
   dataframe    40
   Name: age, dtype: int64
   
   --------------dictionary 특정 열 조회--------------
   -------딕셔너리 특정 열 조회 방법 1-------
   160
   -------딕셔너리 특정 열 조회 방법 2-------
   160
   '''

2. 행(Row) 조회 : 행 조회는 열 조회와 조금 다르게 loc와 iloc를 사용해서 조회할 수 있습니다.
   

   # 데이터 프레임 조회
   # 행(Row) 조회
   print('\n--------------dictionary 행 조회--------------')
   print('-------딕셔너리 행 조회 방법 1-------')
   print(dictionaryFrame.loc[['python']])
   print('-------딕셔너리 행 조회 방법 2-------')
   print(dictionaryFrame.iloc[0])
   
   '''
   --------------dictionary 행 조회--------------
   -------딕셔너리 행 조회 방법 1-------
           age  height  weight
   python   20     160      60
   -------딕셔너리 행 조회 방법 2-------
   age        20
   height    160
   weight     60
   Name: python, dtype: int64
   '''

   
   
   

---

3. DataFrame 수정 방법

1. 열(Column) 추가 : 먼저 컬럼을 추가하고 추가된 컬럼에 대한 값을 추가해주면 됩니다. (컬럼만 추가 시 NaN)
   

   # 데이터 프레임 수정
   print('\n--------------딕셔너리 데이터 프레임 수정--------------')
   frame_add_col = pd.DataFrame(dictionaryFrame, columns=['age', 'height', 'weight', 'num'])
   print('\n--------------딕셔너리 데이터 프레임 열 추가--------------')
   print(frame_add_col)
   print('--------------추가된 열에 대한 값 추가--------------')
   frame_add_col['num'] = [1, 2, 3]
   print(frame_add_col)
   
   '''
   --------------딕셔너리 데이터 프레임 수정--------------
   
   --------------딕셔너리 데이터 프레임 열 추가--------------
              age  height  weight  num
   python      20     160      60  NaN
   pandas      30     170      70  NaN
   dataframe   40     180      80  NaN
   --------------추가된 열에 대한 값 추가--------------
              age  height  weight  num
   python      20     160      60    1
   pandas      30     170      70    2
   dataframe   40     180      80    3
   '''

   
   
   
2. 행(Row) 추가
   

   # 데이터 프레임 수정
   print('\n--------------딕셔너리 데이터 프레임 행 추가--------------')
   frame_add_index = frame_add_col.copy()
   frame_add_index.loc['pycharm'] = [50, 190, 90, 4]
   print(frame_add_index)
   
   '''
   --------------딕셔너리 데이터 프레임 행 추가--------------
              age  height  weight  num
   python      20     160      60    1
   pandas      30     170      70    2
   dataframe   40     180      80    3
   pycharm     50     190      90    4
   '''

3. 행, 열 삭제 : 옵션에 axis 값은 행이면 0, 열이면 1로 지정하고 inplace = True로 해줘야 기존 프레임을 사용하여 삭제합니다.
   

   # 데이터 프레임 수정
   print('\n--------------딕셔너리 데이터 프레임 행, 열 삭제--------------')
   print('원본 데이터 : ')
   print(frame_add_index)
   print('--------------열 삭제--------------')
   frame_add_index.drop('num', axis=1, inplace=True)
   print(frame_add_index)
   print('--------------행 삭제--------------')
   frame_add_index.drop('pycharm', axis=0, inplace=True)
   print(frame_add_index)
   
   '''
   --------------딕셔너리 데이터 프레임 행, 열 삭제--------------
   원본 데이터 : 
              age  height  weight  num
   python      20     160      60    1
   pandas      30     170      70    2
   dataframe   40     180      80    3
   pycharm     50     190      90    4
   --------------열 삭제--------------
              age  height  weight
   python      20     160      60
   pandas      30     170      70
   dataframe   40     180      80
   pycharm     50     190      90
   --------------행 삭제--------------
              age  height  weight
   python      20     160      60
   pandas      30     170      70
   dataframe   40     180      80
   '''

   
   
   

---

전체코드

import pandas as pd

# pip install pandas를 입력하여 pandas 패키지 다운받기
# 데이터 프레임 생성 (list)
listFrame = pd.DataFrame([[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]])
print('--------------리스트 데이터 프레임--------------')
print(listFrame)

# 데이터 프레임 생성 (dictionary)
data = {
    'age' : [20, 30, 40],
    'height' : [160, 170, 180],
    'weight' : [60, 70, 80]
}
indexName = ['python', 'pandas', 'dataframe']

dictionaryFrame = pd.DataFrame(data, index=indexName)
print('\n--------------딕셔너리 데이터 프레임--------------')
print(dictionaryFrame)

# 데이터 프레임 조회
# 열(Column) 조회
print('\n--------------dictionary 열 조회--------------')
print('-------딕셔너리 열 조회 방법 1-------')
print(dictionaryFrame['age'])
print('-------딕셔너리 열 조회 방법 2-------')
print(dictionaryFrame.age)

# 특정 열 조회
print('\n--------------dictionary 특정 열 조회--------------')
print('-------딕셔너리 특정 열 조회 방법 1-------')
print(dictionaryFrame['height']['python'])
print('-------딕셔너리 특정 열 조회 방법 2-------')
print(dictionaryFrame.height['python'])

# 행(Row) 조회
print('\n--------------dictionary 행 조회--------------')
print('-------딕셔너리 행 조회 방법 1-------')
print(dictionaryFrame.loc[['python']])
print('-------딕셔너리 행 조회 방법 2-------')
print(dictionaryFrame.iloc[0])

# 데이터 프레임 수정
print('\n--------------딕셔너리 데이터 프레임 수정--------------')
frame_add_col = pd.DataFrame(dictionaryFrame, columns=['age', 'height', 'weight', 'num'])
print('\n--------------딕셔너리 데이터 프레임 열 추가--------------')
print(frame_add_col)
print('--------------추가된 열에 대한 값 추가--------------')
frame_add_col['num'] = [1, 2, 3]
print(frame_add_col)

print('\n--------------딕셔너리 데이터 프레임 행 추가--------------')
frame_add_index = frame_add_col.copy()
frame_add_index.loc['pycharm'] = [50, 190, 90, 4]
print(frame_add_index)

print('\n--------------딕셔너리 데이터 프레임 행, 열 삭제--------------')
print('원본 데이터 : ')
print(frame_add_index)
print('--------------열 삭제--------------')
frame_add_index.drop('num', axis=1, inplace=True)
print(frame_add_index)
print('--------------행 삭제--------------')
frame_add_index.drop('pycharm', axis=0, inplace=True)
print(frame_add_index)

'''
--------------리스트 데이터 프레임--------------
   0  1  2
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

--------------딕셔너리 데이터 프레임--------------
           age  height  weight
python      20     160      60
pandas      30     170      70
dataframe   40     180      80

--------------dictionary 열 조회--------------
-------딕셔너리 열 조회 방법 1-------
python       20
pandas       30
dataframe    40
Name: age, dtype: int64
-------딕셔너리 열 조회 방법 2-------
python       20
pandas       30
dataframe    40
Name: age, dtype: int64

--------------dictionary 특정 열 조회--------------
-------딕셔너리 특정 열 조회 방법 1-------
160
-------딕셔너리 특정 열 조회 방법 2-------
160

--------------dictionary 행 조회--------------
-------딕셔너리 행 조회 방법 1-------
        age  height  weight
python   20     160      60
-------딕셔너리 행 조회 방법 2-------
age        20
height    160
weight     60
Name: python, dtype: int64

--------------딕셔너리 데이터 프레임 수정--------------

--------------딕셔너리 데이터 프레임 열 추가--------------
           age  height  weight  num
python      20     160      60  NaN
pandas      30     170      70  NaN
dataframe   40     180      80  NaN
--------------추가된 열에 대한 값 추가--------------
           age  height  weight  num
python      20     160      60    1
pandas      30     170      70    2
dataframe   40     180      80    3

--------------딕셔너리 데이터 프레임 행 추가--------------
           age  height  weight  num
python      20     160      60    1
pandas      30     170      70    2
dataframe   40     180      80    3
pycharm     50     190      90    4

--------------딕셔너리 데이터 프레임 행, 열 삭제--------------
원본 데이터 : 
           age  height  weight  num
python      20     160      60    1
pandas      30     170      70    2
dataframe   40     180      80    3
pycharm     50     190      90    4
--------------열 삭제--------------
           age  height  weight
python      20     160      60
pandas      30     170      70
dataframe   40     180      80
pycharm     50     190      90
--------------행 삭제--------------
           age  height  weight
python      20     160      60
pandas      30     170      70
dataframe   40     180      80
'''