Pandas 기초(5)

from collections import OrderedDict
import pandas as pd
 
friend_list = OrderedDict([
    ('name', ['John', 'Jenny', 'Nate']),
    ('age', [20, 30, 30]),
    ('job', ['student', 'developer', 'teacher'])
])
    
df = pd.DataFrame.from_dict(friend_list)

와 같은 DataFrame을 생성해줍니다.

from_items는 pandas가 버전 업데이트를 하면서 없어졌기때문에 OrderedDict를 써줍니다.

현재 데이터프레임의 모양

# 이름이 Jenny와 Nate만 추출하기

df[1:3]

# 적용하기

df = df[1:3]

# 불연속적인부분 추출 = df.loc

df.loc[[0, 2]]

# Column에 따라 Row를 선택하기

ex) df에 담긴 내용중에서 age가 25살 이상만 뽑고싶다.

df[df.age>25]

또는

df.query('age > 25')

으로 쓸 수 있다.

# 이름이 Nate이면서 나이가 25이상인 부분을 추출하기

1

df[ (df.age > 25) & (df.name == Nate) ]

cs

#  Colmun을 Filter하는 법

#  index로 필터링하기

1

df.iloc[:, 0:2] # 앞부분은 행, 뒷부분은 열

cs

df.iloc[0:2, 0:2]

으로 원하는 부분만 추출이 가능하다.

#  Colmun의 Name으로 필터하기

df = pd.read_csv('./friend_list_no_head.csv', header = None, names=['name', 'age', 'job'] )

csv파일을 불러와서 DataFrame에 넣는다.

df.filtered = df[['name', 'age']]

cs

데이터 프레임을 필터하는데,  name과 age만 보고싶다.

또는 df.filter()라는 함수를 사용할 수 있다.

df.filter(items=['age', 'job'])

df.filter(like = 'a', axis = 1)

name, age, job중에서 

colmun에 알파벳 'a'가 들어간 것, axis = 1은 행을 뜻한다. ( 0은 열)

#  정규표현식 regex사용해서 필터하기

df.filter(regex='b$', axis = 1)

b로 끝나는 column을 찾아준다.

e로 바꾸면 name과 age도 볼 수 있따.

감사합니다.

Thank you