Python pandas 1강 - 데이터 다루기

# 판다스 = 행렬 데이터(Matrix = 2차원) = 테이블
# 데이터(2차원)를 다루는 파이썬 라이브러리

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

pandas.Series — pandas 1.3.4 documentation

# 시리즈

s1 = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8], dtype=float) # Vector
s1

date1 = pd.date_range("20211021",periods=6)
print(date1)

s2 = pd.Series

 

datatime64 타입으로 변환했을 시 매우 간단하게 연,월,일,시,분,초 등의 시간 속성을 쉽게 얻을 수 있다.

pandas.DataFrame — pandas 1.3.4 documentation

# datetime64 일자와 시간을 표기하는 타입을 지원 
# 문자열로 되어있는 일자 (연월일)나 시간(시분초)를 to_datetime이라는 함수로 
# datetime64 타입으로 변환할수 있다.

# 2021/10/21, 2021-10-21, 20211021, 2021;10;21
date2 = pd.date_range("20211021",periods=6) 
df1 = pd.DataFrame(data=date2, index=[1,2,3,4,5,6], columns=["날짜"])
print(date2)
print(df1)

 

python random모듈 3개 정리 (randint, rand, randn)

date3 = pd.date_range("20211021",periods=6) 
df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=date3)
print(df3)

list4 = [
    {"id":1, "username":"ssar"}, 
    {"id":2, "username":"cos"},
    {"id":3, "username":"love"}
]
dict4 = {
    "A":1,
    "B":pd.Timestamp("20211022"),
    "C":pd.Series([1,2,3,4,5,7,8,9,10]),
    "D":"A"
}

df4_1 = pd.DataFrame(list4)
df4_2 = pd.DataFrame(dict4, index=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])
print(df4_1)
print("="*50)
print(df4_2)

print(df4_2.dtypes)

# DataFrame 함수 알아보기
print(df4_2.head()) # 5개만 보기
print("="*50)

# 자유도가 너무 높아서 행, 열로 볼 수 있음. 다른 함수를 이용할 예정!!
print(df4_2[0:5]) # slicing 연산자
print("="*50)
print(df4_2["A"])

print("="*50)
print(df4_2.tail(3)) # 뒤에서 n개 보기, default=5

print(df4_2.describe()) # 전체적인 통계구조
print("="*50)
print(df4_2)
print("="*50)
print(df4_2.T) # Pivot

df4_2.values

df4_2.columns