Pandas 기초(14)

DataFrame을 생성한다.

import pandas as pd
 
l1 = [{'name': 'John', 'job': "teacher"},
      {'name': 'Nate', 'job': "student"},
      {'name': 'Fred', 'job': "developer"}]
 
l2 = [{'name': 'Ed', 'job': "dentist"},
      {'name': 'Jack', 'job': "farmer"},
      {'name': 'Ted', 'job': "designer"}]
 
l3 = [{'name': 'John', 'job': "teacher"},
      {'name': 'Nate', 'job': "student"},
      {'name': 'Jack', 'job': "developer"}]
 
l4 = [{'age': 25, 'country': "U.S"},
      {'age': 30, 'country': "U.K"},
      {'age': 45, 'country': "Korea"}]

df1 = pd.DataFrame(l1, columns = ['name', 'job'])
df2 = pd.DataFrame(l2, columns = ['name', 'job'])

Result

df1과 df2를 행으로 합치기 - concat, append

#행으로 합치기
result = pd.concat([df1, df2], ignore_index = True)

Result

ignore_index = True를 써주지않으면 Row가 0, 1, 2, 0, 1, 2 이런식으로 들어간다.

append를 써도 같은 결과를 볼 수 있다.

result = df1.append(df2, ignore_index = True)

Result

df1과 df2를 열로 합치기 - concat

#열로 합치기
df1 = pd.DataFrame(l3, columns = ['name', 'job'])
df2 = pd.DataFrame(l4, columns = ['age', 'country'])

Result

result = pd.concat([df1, df2], axis = 1, ignore_index=True)

Result

마지막으로 머신러닝에서 label과 예측값을 보기쉽게 만들기

label = [1,2,3,4,5]
prediction = [1,2,2,4,4]
 
comparison = pd.DataFrame({'label':label, 'prediction':prediction})
 
comparison

Result

감사합니다. Thank you!