[Pandas] DataFrame 다루기 메모

데이터프레임 만들기

•  딕셔너리 이용

df = pd.DataFrame.from_dict([{'column':'data'}])

# 더 많은 row
# df = pd.DataFrame.from_dict([{'column':['data', 'data2', 'data3']}])

 

• db select한 데이터로 만들기

df = pd.DataFrame(data, columns = ['column'])

 

 

컬럼 추가

• 맨 뒤에 추가

df['column'] = 'data'

 

• 원하는 위치에 추가

df.insert(원하는 열 인덱스, column명, data)

(맨 앞)

 

 

 

 

 

(2번째 열)

 

 

 

 

 

• 빈 값 추가

df['column'] = ''

 

• nan 값 추가

df['column'] = np.nan

 

 

index 다루기

• 인덱스 열 추가하기

df['columns'] = df.index

 

• index 번호가 0이 아닌 1로 시작하고 싶을 때 !!!

df.columns = df.columns+1

(예시는 새로 열을 만들었지만 .index 를 입력하면 원래 인덱스열이 변경)

 

• 인덱스 초기화

df.index_reset(drop = True, inplace = True)
# drop = True : 기존 인덱스 삭제 , False : 기존 인덱스 유지

 

• 기존 열 인덱스로 만들기

df.set_index('columns', drop = True, append = False, inplace = True)
# drop : 기존 컬럼 유지(False) or 삭제(True)
# append : 기존 인덱스 유지(True) or 삭제(False)

 

 

열 삭제

df = df.drop(['column'], axis = 1)
# axis 1=열, 0=행

 

 

컬럼 이름 바꾸기

df.rename(columns = {'변경 전':'변경 후'}, inplace=True)
# inplace=True 옵션 : 변경사항 저장(덮어쓰기)

 

 

열 순서 재배치

df = df[['column', 'column2']]
# [[원하는 순서대로 컬럼명 기재]]

 

 

행 추가

df.loc[인덱스번호] = ['', '']
# 인덱스번호 = 마지막 행 번호 + 1

 

 

데이터프레임 합치기

• concat

df = pd.concat([df1,df2], axis = 1 , join = 'inner')
# axis = 0 일 경우 위아래로 병합
# index 재배열 : ignore_index=True

# axis = 1 일 경우 좌우로 병합
# inner : 교집합, outer : 합집합

 

• + 추가 ) for문 append하기

new_df = pd.DataFrame()

for i in range:
	~
    ~
    ~
    ~
    # 데이터프레임 append
    new_df = new_df.append(df)

 

 

결측값(nan) 다루기

• 결측값 찾기

df.isnull()
# 결측값인 경우 = True

 

• 결측값 개수 세기

df.isnull().sum()

 

• 결측값 채우기

df.fillna()
# ()안에 원하는 값 입력
# () 안에
# 	df.mean() : 각 열의 평균값
# 	method = 'ffill' or 'pad' : 앞의 값
# 	method = 'bfill' or 'backfill' : 뒤의 값
# 	df.interpolate() : 앞, 뒤 값의 평균

 

• 결측값 삭제하기

df.dropna()
# 결측값이 있는 행 모두 삭제 (=default)

조건 기본값(default) : (axis = 'index', how='any')

행 방향 : axis = 'index'

열 방향 : axis = 'columns'

모두 nan일 경우 : how = 'all'

하나라도 nan일 경우 : how = 'any'

 

ex )

• '행'이 '모두' nan일 때 삭제

df.dropna(axis = 'index', how='all')

 

• '열' 방향으로 nan이 '하나'라도 있는 경우 삭제

df.dropna(axis = 'columns', how='any')

 

• '원하는 열'에 nan이 있는 행 삭제

df.dropna(axis = 'index', how='any', subset=['column'])

 

• '두 열'이 '모두' nan일 때 행 삭제

df.dropna(axis = 'index', how='all', subset=['column', 'column']

 

 

timestamp

• 현재시간 입력하기

df['column'] = pd.Timestamp(datetime.now())

 

•  포매팅

df['column'] = df['column'].map(lambda ts: ts.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
# %Y-%m-%d %H:%M:%S = 년-월-일 시-분-초

 

 

 

 

 

 

 

참고

• [판다스 기초] dropna를 통해 결측치가 있는 행|열 제거
• [Pandas] 파이썬 결측치 대치하기
• [Pandas 기초] 데이터프레임 합치기(merge, join, concat)
• [Pandas] 파이썬 데이터프레임 행 추가, 열 추가 방법 정리