Pandas | Selection, index Change, Reindex, Data drop

@Selection With Column names

 

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_excel("./data/excel-comp-data.xlsx")
df.head()

 

 

 

 

@Data selction with index number and column names

 

-한 개의 column 선택시

df["account"].head(2)

0    211829
1    320563
Name: account, dtype: int64

 

 

 

 

 

-한 개 이상의 column 선택시

df[["account", "street", "state"]].head(3)

데이터프레임 객체

하나의 시리즈나 데이터프레임 데이터를 가져올 때는 2D로 안해주고 str값만 넣어주면 되지만,

여러 개의 컬럼을 가져올 때는 반드시 [ ] 표시를 해줘야 함

 

 

 

 

 

@selction with index number

 

-Column 이름 없이 사용하는 index number은 row 기준 표시

df[:3]

컬럼과 무관하게 row index 기준으로 3줄 가져옴

 

 

 

 

-Column 이름과 함께 row index 사용시, 해당 column만

df["name"][:3]

0    Kerluke, Koepp and Hilpert
1                Walter-Trantow
2    Bashirian, Kunde and Price
Name: name, dtype: object

 

 

 

 

@Series selection

 

-시리즈 데이터를 원하는 만큼 불러오기

account_serires = df["account"]
account_serires[:3]

0    211829
1    320563
2    648336
Name: account, dtype: int64

 

 

 

-한 개 이상의 인덱스: row 기준으로 인덱스 번호가 1, 5, 2인 것 추출

account_serires[[1,5,2]]

1    320563
5    132971
2    648336
Name: account, dtype: int64

 

 

 

 

-Boolean index

account_serires[account_serires<250000]

0     211829
3     109996
4     121213
5     132971
6     145068
7     205217
8     209744
9     212303
10    214098
11    231907
12    242368
Name: account, dtype: int64

 

 

 

 

@Index 변경

 

-원래 데이터프레임의 기본 인덱스는 숫자로 되어있음

 학번이나 주민번호 등으로 인덱스를 변경하고 싶을 때 사용

df.index = df["account"]
df.head()

account로 index 변경

 

 

 

 

-account column이 아직 남아있기 때문에 del 사용해 삭제해줌

del df["account"]
df.head()

 

 

 

 

@Basic, loc, iloc selection

 

1) Column과 Index number 사용해 접근

df[["name","street"]][:2]

 

 

 

 

2) Index name과 Column 사용해 접근

df.loc[[211829,320563],["name","street"]]

 

 

 

 

3) Column number와 Index number 사용해 접근

   (많이 사용되지만 컬럼이 너무 많을 땐 1번 방법 사용)

df[["name", "street"]].iloc[:10]

 

 

 

 

@Index 재설정(Reindex)

 

-Merge 없을 때

 리스트 값 순서대로 넣어주는 게 가장 편함

df.index = list(range(0,15))
df.head()

 

 

 

 

@Data Drop

 

-row 단위로 없애줄 때

 Index number로 drop

df.drop(1)

 

 

 

-한 개 이상의 index number로 drop도 가능

df.drop([0, 1, 2, 3])

 

 

 

-axis 축을 기준으로 drop

 column 중 "city"

df.drop("city",axis=1).head()

 

"city"를 drop했으니 데이터프레임에서도 없어졌을 거라 생각하겠지만

데이터프레임에는 여전히 존재

-> Pandas는 원본 데이터를 쉽게 삭제하지 않음

    변환된 데이터를 어딘가 복사해 두었다가 그걸 삭제함(원본 데이터가 아닌 복사본의 데이터)

 

기존의 데이터프레임 자체를 변환하고 싶다면 inplace=True 명령을 따로 해줘야 함