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Pandas 자료구조

Pandas에서는 기본적으로 정의되는 자료구조인 Series와 Data Frame을 사용합니다.

이 자료구조들은 빅 데이터 분석에 있어서 높은 수준의 성능을 보여줍니다.

Series 객체

1차원 배열과 같은 자료구조, index가 같이 출력된다.

DataFrame의 한개의 column에 해당하는 데이터의 모음 object이다. 즉, columnvector를 표현한다.

정렬되지 않은 값이다.

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd 

레이블 = ['a', 'b', 'c']
리스트 = [10,20,30]
딕셔너리 = {'a':10, 'b':20, 'c':30}

# 리스트로 시리즈 만들기

​

obj = pd.Series(data=리스트)

print(obj)

obj2 = pd.Series(data=리스트, index=레이블)

obj3 = pd.Series(리스트, 레이블)

print(obj2)

print(obj3)

> python test.py

0    10
1    20
2    30
dtype: int64
a    10
b    20
c    30
dtype: int64
a    10
b    20
c    30
dtype: int64
계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . ..

import pandas as pd

레이블 = ['a', 'b', 'c']
리스트 = [10,20,30]
딕셔너리 = {'a':10, 'b':20, 'c':30}

# 딕셔너리
obj = pd.Series(딕셔너리)
print(obj)

# 시리즈에 넣을 수 있는 데이터는 숫자만이 아니다
obj2 = pd.Series(data=레이블)
print(obj2) 

> python test.py

a    10
b    20
c    30
dtype: int64
0    a
1    b
2    c
dtype: object
계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . . 

import pandas as pd

레이블 = ['a', 'b', 'c']
리스트 = [10,20,30]
딕셔너리 = {'a':10, 'b':20, 'c':30}

# 인덱스 사용하기

ser1 = pd.Series(리스트, index=레이블)
print(ser1)
print("a = ",ser1['a'])

ser2 = pd.Series([10,20,30,40,50],index=['a','b','c','d','e'])
print(ser1+ser2)

> python test.py

a    10
b    20
c    30
dtype: int64
a =  10
a    20.0
b    40.0
c    60.0
d     NaN
e     NaN
dtype: float64
계속하려면 아무 키나 누르십시오 . . .