Pandas 자료구조

Pandas 자료구조

데이터의 형태나 속성은 매우 다양하다. 이때 서로 다른 형식을 갖는 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 동일한 형식을 갖는 구조로 통합할 필요가 있다. 이때 pandas의 Series와 DataFrame을 사용하여 공통의 포맷으로 정리할 수 있다.

Series

순차적으로 나열된 1차원 배열의 형태를 갖는다. python dictionary와 비슷한 구조이기 때문에 dictionary를 series로 변환하는 방법을 많이 사용한다.

pandas.Series(dictionary)
# dictionary
dict_data = {'a': 11, 'b': 2, 'c': 3}

# dictionary to Series
sr = pd.Series(dict_data)

print(type(sr))
print(sr)
<class 'pandas.core.series.Series'>


a    11
b     2
c     3
dtype: int64

index 속성을 이용해 인덱스 배열(.index)을 따로 선택할 수 있으며, 데이터 값(.values) 배열도 따로 가져올 수 있다.

print(sr.index) # Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')
print(sr.values)

만약 인덱스를 따로 지정하지 않는다면, default로 정수형 위치 인덱스가 자동으로 지정된다.

>>> list_data = ['20190428', 3.14, 'ABC', 100, True]
>>> sr = pd.Series(list_data)
>>> print(sr)
0    20190428
1        3.14
2         ABC
3         100
4        True
dtype: object
>>> print(sr.index)
RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)

0에서 4까지 RangeIndex가 생성된 것을 확인할 수 있다.

이때 특정 범위의 Series Data를 가져올 수도 있다. [] 안에 가져오고 싶은 특정 index위치를 입력하면된다. 만약 정수형 인덱스가 아니라면 '' 혹은 ""로 불러 올 수 있다.

>>> sr[1:4]
1    3.14
2     ABC
3     100
dtype: object

Default로 정수형 인덱스를 생성할 수도 있지만, 특정 인덱스를 지정해서 생성할 수도 있다.

>>> tup_data= ('다혜', '2020', 'W', True)
>>> sr = pd.Series(tup_data, index=['이름', '연도', '성별', '직장여부'])
>>> print(sr)
이름        다혜
연도      2020
성별         W
직장여부    True
dtype: object

다음과 같이 index=[] 로 특정 인덱스를 리스트 형태로 전달해 생성할 수 있다. 만약 다수의 데이터를 가져오고 싶은 경우에는 다음과 같이 불러올 수 있다.

>>> sr[[1,3]]
연도      2020
직장여부    True
dtype: object

DataFrame

DataFrame은 2차원 배열 구조로, R의 Dataframe에서 유래됐다. Dataframe의 각 열은 각각의 Series 객체이다. Series를 열벡터(vector)라고 하면, DataFrame은 여러개의 열벡터들이 같은 행 인덱스를 기준으로 줄지어 결합된 2차원 벡터 혹은 행렬(matrix)이다.

DataFrame의 열은 공통의 속성을 갖는 일련의 데이터를 나타내교, 행은 개별 관측대상에 대한 다양한 속성 데이터들의 모음인 레코드(record)가 된다.

pandas.DataFrame(dictionary)

다음과 같이 DataFrame을 생성할 수 있다.

>>> dict_data = {'c0': [1,2,3], 'c1':[4,5,6], 'c2': [7,8,9]}
>>> df = pd.DataFrame(dict_data)
>>> print(type(df))
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
>>> print(df)
   c0  c1  c2
0   1   4   7
1   2   5   8
2   3   6   9

행 인덱스, 열 이름

2차원 배열을 DataFrame() 함수 인자로 전달해 DataFrame으로 변환할 때 행 인덱스와 열 이름 속성을 사용자가 직접 지정할 수도 있다.

pandas.DataFrame(2차원배열, index=행 인덱스 배열, columns=열 이름 배열)
>>> df = pd.DataFrame([[15, '남', '덕영중'], [17, '여', '서원고']], index=['준서', '예은'], columns=['나이', '성별', '학교'])
>>> print(df)
    나이 성별   학교
준서  15  남  덕영중
예은  17  여  서원고

행 인덱스와 열 이름을 변경할 수도 있다.

df.index = 새로운 행 인덱스 배열
df.values = 새로운 열 이름 배열
df.index = ['학생1', '학생2']
>>> df.columns=['연령','남녀','소속']
>>> print(df)
     연령 남녀   소속
학생1  15  남  덕영중
학생2  17  여  서원고

특정 인덱스와 열만 변경하고 싶은 경우 rename() 메소드를 사용하면된다.

df.rename(index={기존인덱스:새인덱스, ...})
df.rename(columns={기존이름:새이름, ...})

이때 원본 객체를 직접 수정하는 것이 아니라 새로운 DataFrame 객체를 반환한다. 만약 원본 객체를 변경하려면 inplace=True 옵션을 지정하면된다.

>>> df.rename(index={'학생1':'S1', '학생2':'S2'}, inplace=True)
>>> print(df)
    연령 남녀   소속
S1  15  남  덕영중
S2  17  여  서원고

행/열 삭제

df.drop(행 인덱스 or 배열, axis=0) # axis=0 default
df.drop(열 이름 or 배열, axis=1)

drop() 메소드를 이용해 행 혹은 열을 삭제할 수 있다. 이때, 원복 객체를 변경하지 않고 새로운 객체를 반환한다. 만약 원본 객체를 직접 변경하고 싶은 경우 inplace=True 옵션을 주면된다.

>>> df2 = df.drop('소속', axis=1)
>>> print(df2)
    연령 남녀
S1  15  남
S2  17  여
>>> df2.drop('S1', inplace=True)
>>> print(df2)
    연령 남녀
S2  17  여

행/열/원소 선택

  • 행 선택

구분
loc
iloc

탐색 대상

인덱스 이름(index label)

정수형 위치 인덱스(interger position)

범위 지정

가능(범위의 끝 포함) ex) ['a':'c']

가능(범위의 끝 제외) ex) [3:7] -> 3,4,5,6

>>> df.loc['상혁']
수학     90
영어     98
사회     70
과학    100
Name: 상혁, dtype: int64
>>> df.iloc[0]
수학     90
영어     98
사회     70
과학    100
Name: 상혁, dtype: int64
    
>>> df.loc[['상혁','우찬']]
    수학  영어  사회   과학
상혁  90  98  70  100
우찬  70  95  80   90

>>> df.iloc[0:1]
    수학  영어  사회   과학
상혁  90  98  70  100

범위지정으로 데이터를 가져오는 경우 슬라이싱 간격을 지정해서 가져올 수 있다.

>>> df.iloc[::2]
    수학  영어  사회   과학
상혁  90  98  70  100
우찬  70  95  80   90

역순으로 인덱싱 하려면 [::-1] 을 하면된다.

>>> df.iloc[::-1]
    수학  영어  사회   과학
우찬  70  95  80   90
상호  80  89  85   90
상혁  90  98  70  100

  • 열 선택

df["열 이름"]
df.열이름

단일 열을 가져올 때는 다음과 같이 가져올 수 있다. 두 번째 방법(.)은 열 이름이 문자열인 경우에만 가능하다. 단일 열을 가져오는 경우 Series 객체를 반환한다.

df[[열1,열2, ..., 열n]]

[[]] 를 사용해 열을 여러개 선택할 수 있다. [[]] 로 여러개의 열을 가져오는 경우 DataFrame 객체를 반환하며, [[열1]] 로 가져오는 경우에도 DataFrame 객체를 반환한다.

>>> df.수학
상혁    90
상호    80
우찬    70
Name: 수학, dtype: int64
>>> df['영어']
상혁    98
상호    89
우찬    95
Name: 영어, dtype: int64
>>> df[['영어','수학']]
    영어  수학
상혁  98  90
상호  89  80
우찬  95  70

  • 원소 선택

df.loc[행인덱스, 열 이름]
df.iloc[행번호, 열번호]
>>> df.loc['상혁', '수학']
90
>>> df.loc['상혁', ['수학', '과학']]
수학     90
과학    100
Name: 상혁, dtype: int64
>>> df.iloc[1,[1,3]]
영어    89
과학    90
Name: 상호, dtype: int64
>>> df.iloc[1,1:]
영어    89
사회    85
과학    90
Name: 상호, dtype: int64
>>> df.iloc[0:2,1:]
    영어  사회   과학
상혁  98  70  100
상호  89  85   90
>>> df.iloc[0:2,1:3]
    영어  사회
상혁  98  70
상호  89  85

값 추가

  • 열 추가

df['새로운 열 이름'] = 데이터 값
>>> df['국어'] = [100,80,90,70,80]
>>> print(df)
     수학  영어  사회   과학   국어
상혁  100  98  70  100  100
상호   80  89  85   90   80
우찬   70  95  80   90   90
진성   93  93  80   86   70
창동   70  80  90  100   80

  • 행추가

df.loc['새로운 행 이름'] = 데이터 값 or 배열

하나의 데이터 값을 입력하게 되면 행의 모든 원소에 동일한 값이 추가되며, 후자의 경우 배열의 순서대로 열 위치에 값이 하나씩 추가된다.

>>> df.loc['진성'] = 0
>>> print(df)
    수학  영어  사회   과학
상혁  90  98  70  100
상호  80  89  85   90
우찬  70  95  80   90
진성   0   0   0    0
>>> df.loc['창동'] = [70,80,90,100]
>>> print(df)
    수학  영어  사회   과학
상혁  90  98  70  100
상호  80  89  85   90
우찬  70  95  80   90
진성   0   0   0    0
창동  70  80  90  100

  • 원소 값 변경

>>> df.iloc[0][0]=100
>>> print(df)
     수학  영어  사회   과학
상혁  100  98  70  100
상호   80  89  85   90
우찬   70  95  80   90
진성    0   0   0    0
창동   70  80  90  100
>>> df.loc['진성',['수학','영어']] = 93
>>> print(df)
     수학  영어  사회   과학
상혁  100  98  70  100
상호   80  89  85   90
우찬   70  95  80   90
진성   93  93   0    0
창동   70  80  90  100
>>> df.loc['진성',['사회','과학']] = 80,86
>>> print(df)
     수학  영어  사회   과학
상혁  100  98  70  100
상호   80  89  85   90
우찬   70  95  80   90
진성   93  93  80   86
창동   70  80  90  100

행 열 위치 변경

df.transpose()
df.T
>>> print(df)
     수학  영어  사회   과학   국어
상혁  100  98  70  100  100
상호   80  89  85   90   80
우찬   70  95  80   90   90
진성   93  93  80   86   70
창동   70  80  90  100   80
>>> print(df.T)
     상혁  상호  우찬  진성   창동
수학  100  80  70  93   70
영어   98  89  95  93   80
사회   70  85  80  80   90
과학  100  90  90  86  100
국어  100  80  90  70   80

Index

  • 특정 열을 행 인덱스로 설정

df.set_index(['열 이름'])
df.set_index('열 이름')

특정 열을 행 인덱스로 사용할 수 있다. 이때 원본 객체를 변경하지 않고 새로운 객체를 반환한다. 만약 원본 객체에 할당하고 싶은 경우 inplace=True 옵션을 주면된다.

이때 행 인덱스를 여러개를 줄 수도 있으며, 이런 경우 MulitiIndex라고 하며, set_index() 로 새로 인덱스를 지정하면, 기존 행 인덱스는 삭제된다.

>>> df.set_index('수학')
     영어  사회   과학   국어
수학
100  98  70  100  100
80   89  85   90   80
70   95  80   90   90
93   93  80   86   70
70   80  90  100   80
>>> df.set_index(['수학','영어'])
        사회   과학   국어
수학  영어
100 98  70  100  100
80  89  85   90   80
70  95  80   90   90
93  93  80   86   70
70  80  90  100   80

  • 행 인덱스 재배열

df.reindex(새로운 인덱스 배열, fill_value=값)

기존 데이터프레임에 존재하지 않는 행 인덱스가 새롭게 추가되는 경우 NaN(Not a Number) 값이 입력된다. NaN대신 유효한 값을 채우려면 fill_value 옵션에 원하는 값을 입력하면된다.

>>> new_index = ['상혁','상호','우찬','진성','창동', 'NN']
>>> df.reindex(new_index)
       수학    영어    사회     과학     국어
상혁  100.0  98.0  70.0  100.0  100.0
상호   80.0  89.0  85.0   90.0   80.0
우찬   70.0  95.0  80.0   90.0   90.0
진성   93.0  93.0  80.0   86.0   70.0
창동   70.0  80.0  90.0  100.0   80.0
NN    NaN   NaN   NaN    NaN    NaN
>>> df.reindex(new_index, fill_value=0)
     수학  영어  사회   과학   국어
상혁  100  98  70  100  100
상호   80  89  85   90   80
우찬   70  95  80   90   90
진성   93  93  80   86   70
창동   70  80  90  100   80
NN    0   0   0    0    0

  • 행 인덱스 초기화

df.reset_index()

행 인덱스를 정수형 위치 인덱스로 초기화할 수 있다. 이때 기존 행 인덱스는 열로 이동한다.

>>> df.reset_index()
  index   수학  영어  사회   과학   국어
0    상혁  100  98  70  100  100
1    상호   80  89  85   90   80
2    우찬   70  95  80   90   90
3    진성   93  93  80   86   70
4    창동   70  80  90  100   80

  • 행 인덱스 기준으로 데이터 프레임 정렬

df.sort_index(ascending=True/False) # 오름차순/내림차순

ascending 옵션을 사용해 오름차순, 내림차순 정렬을 할 수 있다.

>>> df.sort_index()
     수학  영어  사회   과학   국어
상혁  100  98  70  100  100
상호   80  89  85   90   80
우찬   70  95  80   90   90
진성   93  93  80   86   70
창동   70  80  90  100   80
>>> df.sort_index(ascending=False)
     수학  영어  사회   과학   국어
창동   70  80  90  100   80
진성   93  93  80   86   70
우찬   70  95  80   90   90
상호   80  89  85   90   80
상혁  100  98  70  100  100

  • 특정 열의 데이터 값을 기준으로 DataFrame을 정렬할 수 있다.

df.sort_values()

ascending 옵션으로 오름차순, 내림차순 정렬을 설정할 수 있다.

>>> df.sort_values(by='수학')
     수학  영어  사회   과학   국어
우찬   70  95  80   90   90
창동   70  80  90  100   80
상호   80  89  85   90   80
진성   93  93  80   86   70
상혁  100  98  70  100  100
>>> df.sort_values(by='과학', ascending=False)
     수학  영어  사회   과학   국어
상혁  100  98  70  100  100
창동   70  80  90  100   80
상호   80  89  85   90   80
우찬   70  95  80   90   90
진성   93  93  80   86   70

산술연산

Pandas 객체의 산술연산은 내부적으로 3단계 프로세스를 거친다.

행/열 인덱스 기준으로 모든 원소 정렬
→ 동일한 위치에 있는 원소끼리 일대일 대응
→ 일대일 대응되는 원소끼리 연산처리

이때 일대일 대응되는 원소가 없으면 NaN 처리한다.

Series 연산

  • Series 숫자 연산

Series + 연산자(+,-,*,/) + 숫자

숫자 연산을 하면 개별 원소에 각 숫자를 연산자에 맞게 계산한다.

>>> sr
수학    100
영어     98
사회     70
과학    100
국어    100
Name: 상혁, dtype: int64
>>> sr2 = sr / 100
>>> sr2
수학    1.00
영어    0.98
사회    0.70
과학    1.00
국어    1.00

  • Series + Series

Series + 연산자(+,-,*,/) + Series

모든 인덱스에 대해 같은 인덱스를 가진 원소끼리 연산한다.

>>> sr2
수학    93
영어    93
사회    80
과학    86
국어    70
Name: 진성, dtype: int64
>>> sr
수학    100
영어     98
사회     70
과학    100
국어    100
Name: 상혁, dtype: int64
>>> sr + sr2
수학    193
영어    191
사회    150
과학    186
국어    170
dtype: int64

이때 인덱스의 순서가 다르더라도 같은 인덱스를 찾아서 정렬한 후 계산한다. 연산하는 두 Series의 원소 개수가 다르거나, 인덱스 값이 다른 경우에는 NaN 처리를 한다.

>>> sr2 = df.loc['진성']['수학':'사회']
>>> sr2
수학    93
영어    93
사회    80
Name: 진성, dtype: int64
>>> sr = df.loc['상혁']['사회':'국어']
>>> sr
사회     70
과학    100
국어    100
Name: 상혁, dtype: int64
>>> sr+sr2
과학      NaN
국어      NaN
사회    150.0
수학      NaN
영어      NaN
dtype: float64

이때 NaN이 포함된 값의 연산은 모두 NaN처리가 된다. 이때 NaN으로 반환되는 경우를 피하려면 fill_value 옵션을 설정해 적용할 수 있다.

sr1.add(sr2,fill_value=0) # add, sub, mul, div
>>> sr.add(sr2, fill_value=0)
과학    100.0
국어    100.0
사회    150.0
수학     93.0
영어     93.0
dtype: float64

DataFrame 연산

  • DataFrame + 숫자

DataFrame + 연산자(+,-,/,*) + 숫자

모든 원소에 숫자를 연산자에 맞게 계산한다.

>>> df = titanic.loc[:, ['age','fare']]
>>> print(df.head()) # 첫 5행만 표시
    age     fare
0  22.0   7.2500
1  38.0  71.2833
2  26.0   7.9250
3  35.0  53.1000
4  35.0   8.0500
>>> df2 =df + 10
>>> df2.head()
    age     fare
0  32.0  17.2500
1  48.0  81.2833
2  36.0  17.9250
3  45.0  63.1000
4  45.0  18.0500

  • DataFrame + DataFrame

DataFrame + 연산자(+,-,/,*) + DataFrame

각 데이터 프레임의 같은 행, 같은 열 위치에 있는 원소끼리 계산하며, 어느 한쪽 원소가 존재하지 않거나 NaN이면 연산 결과는 NaN으로 처리한다.

>>> df2 =df + 10
>>> result=df2-df
>>> result.tail() # 마지막 5행
      age  fare
886  10.0  10.0
887  10.0  10.0
888   NaN  10.0
889  10.0  10.0
890  10.0  10.0

참고

PreviousPandasNextPandas 데이터 입출력

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