[Python] 판다스 (Pandas) - 데이터프레임 (DataFrame)

이 글은 판다스의 데이터프레임을 다루는 방법에 관한 기록입니다.

• pd.set_option('display.max_rows, None') : 데이터프레임의 모든 행 출력
• pd.set_option('display.max_columns, None') : 데이터프레임의 모든 열 출력

Attributes

• df.index : 데이터프레임의 인덱스(row label) 반환

• df.columns : 데이터프레임의 컬럼명(column label) 반환

• df.ndim : 축의 개수를 나타내는 int 반환
  • Series일 때 1 반환
  • DataFrame일 때 2 반환
• df.size: 데이터프레임의 요소들의 개수를 나타내는 int 반환
  • Series일 때 행의 개수 반환
  • DataFrame일 때 행의 개수 x 열의 개수 반환

• df.shape : 데이터프레임의 차원을 나타내는 tuple 반환 : (행의 개수, 열의 개수)

• df.dtypes : 데이터프레임 내 컬럼 별 데이터 타입 반환

• df.values : 데이터프레임에 대한 numpy 표현 즉 array 반환

• df.iloc : 위치를 나타내는 integer를 통해 데이터 프레임 인덱싱
• df.loc : Access a group of rows and columns by label(s) or a boolean array. label 혹은 boolean array를 통해 데이터프레임 인덱싱

Methods

• df.copy() : df를 복사

• df.head(n) : 위에서부터 n개의 행을 반환
• df.tail(n) : 아래에서부터 n개의 행을 반환
• df.info() : 데이터프레임에 대한 간결한 요약 출력
• df.nunique() : 데이터프레임 내 unique한 값들의 개수 반환

• df.unique() : 데이터프레임 내 unique한 값들 반환

• df.describe() : 기초통계량
• df.max() : 최대값
• df.mean() : 평균값
• df.median() : 중앙값

• df.min() : 최소값

• df.pivot()

• df.pivot_table()

• df.apply()
• df.agg()
• df.aggregate()

• df.grooupby()

• df.replace()

• df.sort_values(by, axis={0, 1}, ascending={True, False}, inplace={True, False}) : 데이터프레임 정렬
  • axis=0 / axis=index 일 때 by : index levels 혹은 column labels
  • axis=1 / axis=columns 일 때 by : column levels 혹은 index labels
  • ascending=True : 오름차순 정렬 (default)
  • ascending=False : 내림차순 정렬

• df.value_counts()

• df.isna() : 결측치 확인
• df.isnull() : 결측치 확인
• df.notna() : 결측치 확인
• df.notnull() : 결측치 확인
• df.dropna(axis={0, 1}, inplace={True, False}) : 결측치 제거

• df.fillna(value=None, axis=None, inplace={True, False}) : 결측치 대체

• df.duplicated(subset=['COL1', 'COL2', ...], keep={‘first’, ‘last’, False}) : 중복 데이터 확인

• df.drop_duplicates(subset=['COL1', 'COL2', ...], keep={'first', 'last', False}, inplace={True, False}) : 중복 데이터 제거

• df.drop(labels=None, index=None, columns=None, axis={0, 1}, inplace={True, False}) : 행 또는 열을 제거
  • labels=[ROW1, ROW2, ... ], axis=0 / index=[ROW1, ROW2, ...] : 행 제거
  • labels=[COL1, COL2, ... ], axis=1 / columns=[COL1, COL2, ...] : 열 제거
• df.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis={0, 1}, inplace={True, False}) : 축 이름 변경
  • mapper={OLD1:NEW1, OLD2:NEW2, ...}, axis=0 : 인덱스(row label) 변경
  • index={OLD1:NEW1, OLD2:NEW2, ...} : 인덱스(row label) 변경
  • mapper={OLD1:NEW1, OLD2:NEW2, ...}, axis=1 : 컬럼명(column label) 변경
  • columns={OLD1:NEW1, OLD2:NEW2, ...} : 컬럼명(column label) 변경
• df.reset_index(drop=False, inplace=False) : 인덱스 재설정

• df.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False) : 인덱스 설정

• df.to_pickle() : pickle 형태로 저장
• df.to_csv() : csv 파일로 저장

참고자료

pandas Documentation