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데이터프레임

[데이터분석] 데이터프레임 : 다중 인덱스 설정하는 방법 - set_index() 데이터프레임에서는 인덱스를 하나만 설정하는 것 말고도 여러 개의 칼럼으로 인덱스를 설정할 수 있는데요, 아래 코드를 보면서 다중 인덱스를 설정하는 방법에 대해 살펴보도록 하겠습니다. - set_index() : 다중 인덱스 설정하기 먼저, 아래와 같은 데이터프레임(df)이 있다고 가정해보겠습니다. classnummatheng 0A19798 1A26776 2A38997 3B17667 4B27989 5B36877 6C19898 7C25887 8C39767 데이터프레임을 보면 'class' 칼럼에 A, B, C 에 해당하는 데이터가 있고, 'num' 칼럼에는 1, 2, 3이라는 데이터가 있으며, 'math'와 'eng' 칼럼에는 점수에 해당하는 값들이 입력되어 있습니다. 만약 위 데이터프레임에서 'class'.. 더보기
[데이터분석] 데이터프레임 : 정렬 후 인덱스 재정렬 하기 - reset_index(drop = True) 데이터프레임으로 분석을 하기 전 전처리 과정을 거치는데요, sort() 함수를 이용하여 정렬을 시키는 경우가 있습니다. 하지만 sort() 함수를 사용하고 나면, 인덱스 번호가 뒤죽박죽 섞이게 되는데요, 이를 재정렬하기 위해 인덱스를 지웠다 새로 만들기보다, reset_index() 함수를 이용하면 쉽게 재정렬 할 수 있답니다. 한 번 아래 코드를 보면서 살펴보도록 하겠습니다. - reset_index(drop=True) : 인덱스 재정렬하기 먼저, 아래와 같이 정렬을 하기 전인 데이터프레임(df)이 있다고 가정해보겠습니다. itemcountpricerating 0coffee130004.5 1juice540003.0 2ade250004.0 3milk130002.5 4tea340003.0 5water230.. 더보기
[데이터분석] 데이터프레임 : 한 칼럼(열)에서 특정 값과 일치하는 행 필터링 하기 데이터프레임에서 한 칼럼(열)에 특정 데이터와 일치하는 행을 찾고, 일치하는 행들만 따로 데이터프레임으로 나타내고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 아래 코드를 보면서 살펴보도록 하겠습니다. - 한 칼럼(열)에서 특정 값과 일치하는 행 필터링 하기 먼저, 아래와 같은 데이터프레임이 있다고 가정해보겠습니다. itemcountpricerating 0coffee130004.5 1juice540003.0 2ade250004.0 3milk130002.5 4tea340003.0 5water230004.5 위 데이터를 살펴보면 항목(item)마다 'count', 'price', 'rating'에 대한 데이터가 있는데요, 만약 'price'칼럼에서 데이터가 '3000'인 행만 필터링해서 새로운 데이터프레임으로 만들고 싶다면.. 더보기
[데이터분석] 데이터프레임 : 한 칼럼(열)에 특정한 값 있는지 조회하는 방법 데이터프레임에서 한 칼럼에 특정한 데이터가 있는지 확인할 수 있는데요, 먼저 아래와 같은 데이터프레임(df)이 있다고 가정해보겠습니다. itemcountpricerating 0coffee130004.5 1juice540003.0 2ade250004.0 3milk130002.5 4tea340003.0 5water210004.5 위 데이터프레임은 데이터의 양이 많지 않아서 한눈에 다 들어오지만 모른다 가정할 때, 'item' 칼럼에 'milk' 라는 데이터가 있는지 확인하는 코드는 다음과 같습니다. df['item'] == 'milk' df['칼럼명'] == '찾을 데이터' 와 같이 입력하면 아래와 같이 출력되는데요, 해당하는 값이 있으면 True, 없으면 False를 반환합니다. 0 False 1 Fals.. 더보기
[데이터분석] plotly : 데이터프레임 3개 칼럼으로 그래프 나타내기 plotly 라이브러리를 이용하여 데이터프레임을 가지고 그래프를 다양하게 나타낼 수 있는데요, 가장 기본적인 형태가 2개의 칼럼을 이용하여 x축 데이터와 y축 데이터의 관계를 나타내는 그래프입니다. 하지만 좀 더 변형해서, 3개의 칼럼으로 그래프를 나타내고 싶을 수 있는데요, 예를 들어, 연도별로 항목에 따른 가격 변화를 나타내는 그래프가 3가지의 요소를 보여주는 그래프라고 할 수 있습니다. 따라서 한 번 코드를 보면서 3개의 칼럼에 해당되는 데이터를 어떻게 그래프로 나타낼 수 있는지 살펴보도록 하겠습니다. - plotly() : 3개의 요소를 나타내는 그래프 만들기 먼저, 다음과 같이 항목, 연도, 가격 칼럼이 있는 데이터프레임이 있고, 그 아래와 같이 항목에 따른 가격을 나타내는 연도별 그래프를 만들.. 더보기
[데이터분석] 데이터프레임 : 데이터프레임(dataframe) 여러 개 출력하기 - display() pandas 라이브러리를 이용한 데이터프레임은 데이터 분석을 할 때 사용되는데요, 은근히 데이터프레임을 출력하는 함수 display()에 대해 모르시는 분들이 있습니다. 예를 들자면, 'df' 라는 이름의 데이터프레임을 만들었을 때 다음과 같이 입력하면 데이터프레임이 자동으로 출력됩니다. # 가장 많이 사용하는 출력 방법 df # 자동으로 데이터프레임 출력 df.sort(inplace=True) 따라서 데이터프레임을 출력하는 함수를 몰라도 충분히 데이터프레임을 출력해서 볼 수 있었을 겁니다. 하지만 위와 같이 입력해서 데이터프레임을 출력하면 맨 마지막에 있는 코드에 해당되는 데이터프레임만 출력되기 때문에 한 번의 실행으로 한 개의 데이터프레임만 나타낼 수 있는데요, 만약 여러 개의 데이터프레임을 동시에 .. 더보기
[데이터분석] plotly : 막대 그래프 간단하게 만드는 방법 matplotlib은 그래프를 쉽고 간단하게 그려주는 라이브러리로 유명한데요, plotly 라이브러리 역시 그래프를 쉽고 간단하게 그래프를 그려주고, 특히 깔끔하고 예쁘게 그래프를 그릴 수 있다는 점으로 많이 사용되는 라이브러리입니다. 이번 글에서는 plotly 를 이용하여 가장 기본적인 막대 그래프를 간단하게 만드는 방법에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 1. 리스트 데이터를 이용해서 그래프 그리기 plotly로 그래프를 그릴 때, 필요한 데이터는 리스트 또는 데이터프레임의 형식으로 입력할 수 있는데요, 먼저 리스트를 이용해서 그래프를 그리는 방법에 대해서 설명하겠습니다. 먼저 예를 들어, 연도별 가격의 변화를 그래프로 나타내기 위해, 다음과 같은 리스트가 있다고 가정해보겠습니다. year = [2017.. 더보기
[데이터분석] 데이터프레임 : assign() 으로 새로운 칼럼(열) 추가하기 이전 글에서는 df['칼렴명'] = "입력할 값" 또는 df['칼럼명'] = list(or array) 로 데이터프레임에 새로운 칼럼을 추가하는 방법에 대해 살펴보았는데요, 이번 글에서는 assign() 함수로 새로운 칼럼을 추가하는 방법에 대해서 설명하도록 하겠습니다. - assign() : 데이터프레임에 새로운 칼럼 추가하기 assign() 함수는 데이터프레임에 새로운 열을 추가해주는 함수인데요, 먼저, 아래와 같은 데이터프레임(df)이 있다고 가정해보겠습니다. itemcountpricerating 0coffee130004.5 1juice540003.0 2ade250004.0 3milk130002.5 4tea340003.0 5water210004.5 1) 동일한 값 추가하기 assign() 함수는 a.. 더보기
[데이터분석] 데이터프레임 : 칼럼(열) 간단하게 추가하는 방법 데이터프레임에서 새로운 행이나 칼럼(열)을 추가하는 방법은 다양한데요, 이번에는 간단하게 칼럼(열)을 추가하는 방법에 대해서 설명하도록 하겠습니다. - 동일한 값이 들어있는 새로운 칼럼 추가하기 새로운 칼럼을 만들고, 그 칼럼에 모두 동일한 값을 넣어야 하는 경우가 있는데요, 우선 아래와 같은 데이터프레임이 있다고 가정해보겠습니다. itemcountpricerating 0coffee130004.5 1juice540003.0 2ade250004.0 3milk130002.5 4tea340003.0 5water210004.5 여기에 새로운 칼럼 'category'를 만들고 싶고, 데이터가 모두 'drink' 인 칼럼을 만들고 싶다면 아래와 같이 코드를 간단하게 입력하면 됩니다. df['category'] = .. 더보기
[데이터 분석] 빈 데이터 프레임(dataframe) 만드는 방법 pandas 라이브러리로 데이터프레임을 만들 수 있는데요, 기존의 데이터를 이용하여 데이터프레임으로 나타내는 방법과, 처음부터 빈 데이터프레임을 만들어서 데이터를 추가하는 방식으로 만들 수 있습니다. 이번 글에서는 빈 데이터프레임을 만드는 방법에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 1. 빈 데이터프레임 만들기 데이터 프레임을 만드는 방법은 간단한데요, pd.DataFrame() 함수 안에 인덱스 설정과 칼럼의 이름을 지정해주면 됩니다. 예를 들어, 10개의 행과 'A', 'B', 'C' 라는 칼럼을 가진 데이터프레임 'df' 를 만들어보도록 하겠습니다. import pandas as pd df = pd.DataFrame(index=range(0,10),columns=['A','B','C']) 위와 같이 ind.. 더보기

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