[파이썬][데이터 사이언스 기초] pandas

Data Frame

• 2차원 형태의 데이터를 다루기 위한 자료형
  • 주로 표형식을 다룸
• column: 데이터의 특징으로 구분함
• row: 레코드를 의미 (대상이 되는 것)
• pandas는 numpy기반으로 만들어졌으며 더 향상된 기능들을 가지고 있음.
  • numpy의 경우 자료형이 통일 되어야 하지만 pandas는 여러 가지 자료형을 혼용할 수 있음

import pandas as pd

two_dimensional_list = [['Way of White Corona', 15, 1, 18], ['Projected Heal', 55, 1, 28], ['Lighting Arrow', 19, 1, 35]]

data = pd.DataFrame(two_dimensional_list, columns = ['Miracle', 'FP_cost', 'Slots_Used', 'Faith_Required'], index = ['a', 'b', 'c'])

data

	Miracle	FP_cost	Slots_Used	Faith_Required
a	Way of White Corona	15	1	18
b	Projected Heal	55	1	28
c	Lighting Arrow	19	1	35

type(data)

pandas.core.frame.DataFrame

data.columns

Index(['Miracle', 'FP_cost', 'Slots_Used', 'Faith_Required'], dtype='object')

data.index

Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

data.dtypes

Miracle           object
FP_cost            int64
Slots_Used         int64
Faith_Required     int64
dtype: object

• object: 문자열, int64: 정수형
• 다른 문자열을 쓸 수 있지만 한 컬럼 안에는 같은 자료형이 들어가야 함

DataFrame 만들기

• 2차원 리스트, 2차원 numpy array, pandas series를 담고 있는 리스트로 DataFrame 만들기

import numpy as np
import pandas as pd

two_dimensional_list = [['Way of White Corona', 15, 1, 18], ['Projected Heal', 55, 1, 28], ['Lighting Arrow', 19, 1, 35]]
two_dimensional_array = np.array(two_dimensional_list)
list_of_series = [
    pd.Series(['Way of White Corona', 15, 1, 18]),
    pd.Series(['Projected Heal', 55, 1, 28]),
    pd.Series(['Lighting Arrow', 19, 1, 35])
]

data = pd.DataFrame(two_dimensional_list, columns = ['Miracle', 'FP_cost', 'Slots_Used', 'Faith_Required'], index = ['a', 'b', 'c'])
data

	Miracle	FP_cost	Slots_Used	Faith_Required
a	Way of White Corona	15	1	18
b	Projected Heal	55	1	28
c	Lighting Arrow	19	1	35

data1 = pd.DataFrame(two_dimensional_array, columns = ['Miracle', 'FP_cost', 'Slots_Used', 'Faith_Required'], index = ['a', 'b', 'c'])
data1

	Miracle	FP_cost	Slots_Used	Faith_Required
a	Way of White Corona	15	1	18
b	Projected Heal	55	1	28
c	Lighting Arrow	19	1	35

data2 = pd.DataFrame(list_of_series, index = ['a', 'b', 'c'])
data2.columns = ['Miracle', 'FP_cost', 'Slots_used', 'Faith_Required']

data2

	Miracle	FP_cost	Slots_used	Faith_Required
a	Way of White Corona	15	1	18
b	Projected Heal	55	1	28
c	Lighting Arrow	19	1	35

• 딕셔너리로 DataFrame 만들기
  • key: column, 해당 값을 value로 입력

import numpy as np
import pandas as pd

Miracles = ['Way of White Corona', 'Projected Heal', 'Lighting Arrow']
FP_cost = [15, 55, 19]
Slots_Used = [1, 1, 1]
Faith_Required = [18, 28, 35]

dict1 = {
    'Miracle': Miracles,
    'FP_cost': FP_cost,
    'Slots_Used': Slots_Used,
    'Faith_Required': Faith_Required
}

dict2 = {
    'Miracle': np.array(Miracles),
    'FP_cost': np.array(FP_cost),
    'Slots_Used': np.array(Slots_Used),
    'Faith_Required': np.array(Faith_Required)
}

dict3 = {
    'Miracle': pd.Series(Miracles),
    'FP_cost': pd.Series(FP_cost),
    'Slots_Used': pd.Series(Slots_Used),
    'Faith_Required': pd.Series(Faith_Required)
}

data1 = pd.DataFrame(dict1)
data2 = pd.DataFrame(dict2)
data3 = pd.DataFrame(dict3)

data1

	Miracle	FP_cost	Slots_Used	Faith_Required
0	Way of White Corona	15	1	18
1	Projected Heal	55	1	28
2	Lighting Arrow	19	1	35

data2

	Miracle	FP_cost	Slots_Used	Faith_Required
0	Way of White Corona	15	1	18
1	Projected Heal	55	1	28
2	Lighting Arrow	19	1	35

data3

	Miracle	FP_cost	Slots_Used	Faith_Required
0	Way of White Corona	15	1	18
1	Projected Heal	55	1	28
2	Lighting Arrow	19	1	35

• 사전이 담긴 리스트로 DataFrame 만들기

import numpy as np
import pandas as pd

list = [
    {'Miracle': 'Way of White Corona', 'FP_cost': 15, 'Slots_Used': 1, 'Faith_Required': 18},
    {'Miracle': 'Projected Heal', 'FP_cost': 55, 'Slots_Used': 1, 'Faith_Required': 28},
    {'Miracle': 'Lighting Arrow', 'FP_cost': 19, 'Slots_Used': 1, 'Faith_Required': 35},
]

data = pd.DataFrame(list)
data

	Miracle	FP_cost	Slots_Used	Faith_Required
0	Way of White Corona	15	1	18
1	Projected Heal	55	1	28
2	Lighting Arrow	19	1	35

data.dtypes

Miracle           object
FP_cost            int64
Slots_Used         int64
Faith_Required     int64
dtype: object

• data type
  • int 64: 정수
  • float64: 소수
  • object: 텍스트
  • bool: 불린
  • datetime64: 날짜와 시간
  • category: 카테고리

외부 파일 읽기

• 다음 csv파일을 pandas로 읽기

  • pd.read_csv('경로/파일 이름)

• 가장 위에 줄을 header라고 함

• header가 없을 시에는 pd.read_csv('경로/파일 이름, header=None)로 불러와야 함

import pandas as pd
miracle_df = pd.read_csv('test.csv')

miracle_df

	Miracle	FP_cost	Slots_used	Faith_Required
0	Way of White Corona	15	1	18
1	Projected Heal	55	1	28
2	Lighting Arrow	19	1	35

type(miracle_df)

pandas.core.frame.DataFrame

miracle_df = pd.read_csv('test.csv', index_col = 'Miracle')
miracle_df

	FP_cost	Slots_used	Faith_Required
Miracle
Way of White Corona	15	1	18
Projected Heal	55	1	28
Lighting Arrow	19	1	35