02.DataFrame

2.DataFrame¶

2차원 데이터 (Series 들의 모음)

Data 준비¶

사전 (dict) 자료구조를 통해 생성

In [13]:

from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML("<style>.container {width:90% !important;}</style>"))

In [1]:

data = {
    '이름' : ['채치수', '정대만', '송태섭', '서태웅', '강백호', '변덕규', '황태산', '윤대협'],
    '학교' : ['북산고', '북산고', '북산고', '북산고', '북산고', '능남고', '능남고', '능남고'],
    '키' : [197, 184, 168, 187, 188, 202, 188, 190],
    '국어' : [90, 40, 80, 40, 15, 80, 55, 100],
    '영어' : [85, 35, 75, 60, 20, 100, 65, 85],
    '수학' : [100, 50, 70, 70, 10, 95, 45, 90],
    '과학' : [95, 55, 80, 75, 35, 85, 40, 95],
    '사회' : [85, 25, 75, 80, 10, 80, 35, 95],
    'SW특기' : ['Python', 'Java', 'Javascript', '', '', 'C', 'PYTHON', 'C#']
}
data

Out[1]:

{'이름': ['채치수', '정대만', '송태섭', '서태웅', '강백호', '변덕규', '황태산', '윤대협'],
 '학교': ['북산고', '북산고', '북산고', '북산고', '북산고', '능남고', '능남고', '능남고'],
 '키': [197, 184, 168, 187, 188, 202, 188, 190],
 '국어': [90, 40, 80, 40, 15, 80, 55, 100],
 '영어': [85, 35, 75, 60, 20, 100, 65, 85],
 '수학': [100, 50, 70, 70, 10, 95, 45, 90],
 '과학': [95, 55, 80, 75, 35, 85, 40, 95],
 '사회': [85, 25, 75, 80, 10, 80, 35, 95],
 'SW특기': ['Python', 'Java', 'Javascript', '', '', 'C', 'PYTHON', 'C#']}

In [2]:

data['이름']

Out[2]:

['채치수', '정대만', '송태섭', '서태웅', '강백호', '변덕규', '황태산', '윤대협']

DataFrame 객체 생성¶

In [5]:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data) #판다스로 데이터프레임 객체를 만들고 df로 받아올수 있다!!
df

Out[5]:

	이름	학교	키	국어	영어	수학	과학	사회	SW특기
0	채치수	북산고	197	90	85	100	95	85	Python
1	정대만	북산고	184	40	35	50	55	25	Java
2	송태섭	북산고	168	80	75	70	80	75	Javascript
3	서태웅	북산고	187	40	60	70	75	80
4	강백호	북산고	188	15	20	10	35	10
5	변덕규	능남고	202	80	100	95	85	80	C
6	황태산	능남고	188	55	65	45	40	35	PYTHON
7	윤대협	능남고	190	100	85	90	95	95	C#

데이터 접근¶

In [6]:

df['이름'] #이름에 해당하는 데이터 확인

Out[6]:

0    채치수
1    정대만
2    송태섭
3    서태웅
4    강백호
5    변덕규
6    황태산
7    윤대협
Name: 이름, dtype: object

In [7]:

df[['이름','키']] #두개 이상의 컬럼의 데이터를 확인하고 싶을떄 대괄호 두번

Out[7]:

	이름	키
0	채치수	197
1	정대만	184
2	송태섭	168
3	서태웅	187
4	강백호	188
5	변덕규	202
6	황태산	188
7	윤대협	190

DataFrame 객체 생성(index 지정)¶

In [9]:

df = pd.DataFrame(data, index =['1번',' 2번', '3번', '4번', '5번', '6번', '7번',' 8번'])
df

Out[9]:

	이름	학교	키	국어	영어	수학	과학	사회	SW특기
1번	채치수	북산고	197	90	85	100	95	85	Python
2번	정대만	북산고	184	40	35	50	55	25	Java
3번	송태섭	북산고	168	80	75	70	80	75	Javascript
4번	서태웅	북산고	187	40	60	70	75	80
5번	강백호	북산고	188	15	20	10	35	10
6번	변덕규	능남고	202	80	100	95	85	80	C
7번	황태산	능남고	188	55	65	45	40	35	PYTHON
8번	윤대협	능남고	190	100	85	90	95	95	C#

DataFrame 객체 생성(Column 지정)¶

data 중에서 원하는 column만 선택하거나, 순서 변경 가능

In [11]:

df = pd.DataFrame(data, columns = ['이름', '학교', '키'])
df

Out[11]:

	이름	학교	키
0	채치수	북산고	197
1	정대만	북산고	184
2	송태섭	북산고	168
3	서태웅	북산고	187
4	강백호	북산고	188
5	변덕규	능남고	202
6	황태산	능남고	188
7	윤대협	능남고	190

In [12]:

df = pd.DataFrame(data, columns=['이름', '키', '학교'])
df

Out[12]:

	이름	키	학교
0	채치수	197	북산고
1	정대만	184	북산고
2	송태섭	168	북산고
3	서태웅	187	북산고
4	강백호	188	북산고
5	변덕규	202	능남고
6	황태산	188	능남고
7	윤대협	190	능남고