pandas
데이터 프레임 만들기
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소개
DataFrame 은 Series & Panel을 제외한 pandas 라이브러리에서 제공하는 데이터 구조입니다. 그것은 2 차원 구조이며 행과 열의 테이블과 비교 될 수 있습니다.
각 행은 정수 인덱스 (0..N) 또는 DataFrame 개체를 만들 때 명시 적으로 설정된 레이블로 식별 할 수 있습니다. 각 열은 고유 한 유형일 수 있으며 레이블로 식별됩니다.
이 항목에서는 DataFrame 개체를 작성 / 작성하는 다양한 방법에 대해 설명합니다. 전의. Numpy 배열, 튜플 목록, 사전.
샘플 DataFrame 만들기
import pandas as pd
numbers 와 colors 두 열을 포함하는 사전에서 DataFrame을 만듭니다. 각 키는 열 이름을 나타내며 값은 일련의 데이터이고 열의 내용은 다음과 같습니다.
df = pd.DataFrame({'numbers': [1, 2, 3], 'colors': ['red', 'white', 'blue']})
데이터 프레임의 내용 표시 :
print(df)
# Output:
# colors numbers
# 0 red 1
# 1 white 2
# 2 blue 3
dict 은 주문되지 않으므로 팬더는 알파벳순으로 열을 주문합니다. 순서를 지정하려면 columns 매개 변수를 사용하십시오.
df = pd.DataFrame({'numbers': [1, 2, 3], 'colors': ['red', 'white', 'blue']},
columns=['numbers', 'colors'])
print(df)
# Output:
# numbers colors
# 0 1 red
# 1 2 white
# 2 3 blue
Numpy를 사용하여 샘플 DataFrame 만들기
임의의 숫자로 구성된 DataFrame 만들기 :
import numpy as np
import pandas as pd
# Set the seed for a reproducible sample
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=list('ABC'))
print(df)
# Output:
# A B C
# 0 1.764052 0.400157 0.978738
# 1 2.240893 1.867558 -0.977278
# 2 0.950088 -0.151357 -0.103219
# 3 0.410599 0.144044 1.454274
# 4 0.761038 0.121675 0.443863
정수로 DataFrame 만들기 :
df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(5,3),columns=list('ABC'))
print(df)
# Output:
# A B C
# 0 0 1 2
# 1 3 4 5
# 2 6 7 8
# 3 9 10 11
# 4 12 13 14
DataFrame 만들고 열과 행에 NaT, NaN, 'nan', None ( NaT, NaN, 'nan', None )을 포함시킵니다.
df = pd.DataFrame(np.arange(48).reshape(8,6),columns=list('ABCDEF'))
print(df)
# Output:
# A B C D E F
# 0 0 1 2 3 4 5
# 1 6 7 8 9 10 11
# 2 12 13 14 15 16 17
# 3 18 19 20 21 22 23
# 4 24 25 26 27 28 29
# 5 30 31 32 33 34 35
# 6 36 37 38 39 40 41
# 7 42 43 44 45 46 47
df.ix[::2,0] = np.nan # in column 0, set elements with indices 0,2,4, ... to NaN
df.ix[::4,1] = pd.NaT # in column 1, set elements with indices 0,4, ... to np.NaT
df.ix[:3,2] = 'nan' # in column 2, set elements with index from 0 to 3 to 'nan'
df.ix[:,5] = None # in column 5, set all elements to None
df.ix[5,:] = None # in row 5, set all elements to None
df.ix[7,:] = np.nan # in row 7, set all elements to NaN
print(df)
# Output:
# A B C D E F
# 0 NaN NaT nan 3 4 None
# 1 6 7 nan 9 10 None
# 2 NaN 13 nan 15 16 None
# 3 18 19 nan 21 22 None
# 4 NaN NaT 26 27 28 None
# 5 NaN None None NaN NaN None
# 6 NaN 37 38 39 40 None
# 7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Dictionary를 사용하여 여러 컬렉션에서 샘플 DataFrame 만들기
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(123)
x = np.random.standard_normal(4)
y = range(4)
df = pd.DataFrame({'X':x, 'Y':y})
>>> df
X Y
0 -1.085631 0
1 0.997345 1
2 0.282978 2
3 -1.506295 3
튜플 목록에서 DataFrame 만들기
간단한 튜플 목록에서 DataFrame을 만들 수 있으며 사용하려는 튜플의 특정 요소를 선택할 수도 있습니다. 여기서는 마지막 요소를 제외한 각 튜플의 모든 데이터를 사용하여 DataFrame을 만듭니다.
import pandas as pd
data = [
('p1', 't1', 1, 2),
('p1', 't2', 3, 4),
('p2', 't1', 5, 6),
('p2', 't2', 7, 8),
('p2', 't3', 2, 8)
]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# 0 1 2 3
# 0 p1 t1 1 2
# 1 p1 t2 3 4
# 2 p2 t1 5 6
# 3 p2 t2 7 8
# 4 p2 t3 2 8
사전 목록에서 DataFrame 만들기
값 목록이있는 dict를 전달하여 여러 목록에서 DataFrame을 만듭니다. 사전의 키는 열 레이블로 사용됩니다. 목록은 ndarrays 일 수도 있습니다. lists / ndarrays는 모두 같은 길이 여야합니다.
import pandas as pd
# Create DF from dict of lists/ndarrays
df = pd.DataFrame({'A' : [1, 2, 3, 4],
'B' : [4, 3, 2, 1]})
df
# Output:
# A B
# 0 1 4
# 1 2 3
# 2 3 2
# 3 4 1
배열의 길이가 같지 않으면 오류가 발생합니다.
df = pd.DataFrame({'A' : [1, 2, 3, 4], 'B' : [5, 5, 5]}) # a ValueError is raised
ndarrays 사용하기
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(123)
x = np.random.standard_normal(4)
y = range(4)
df = pd.DataFrame({'X':x, 'Y':y})
df
# Output: X Y
# 0 -1.085631 0
# 1 0.997345 1
# 2 0.282978 2
# 3 -1.506295 3
자세한 내용은 다음 페이지를 참조하십시오. http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#from-dict-of-ndarrays-lists
datetime으로 샘플 DataFrame 만들기
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
# create an array of 5 dates starting at '2015-02-24', one per minute
rng = pd.date_range('2015-02-24', periods=5, freq='T')
df = pd.DataFrame({ 'Date': rng, 'Val': np.random.randn(len(rng)) })
print (df)
# Output:
# Date Val
# 0 2015-02-24 00:00:00 1.764052
# 1 2015-02-24 00:01:00 0.400157
# 2 2015-02-24 00:02:00 0.978738
# 3 2015-02-24 00:03:00 2.240893
# 4 2015-02-24 00:04:00 1.867558
# create an array of 5 dates starting at '2015-02-24', one per day
rng = pd.date_range('2015-02-24', periods=5, freq='D')
df = pd.DataFrame({ 'Date': rng, 'Val' : np.random.randn(len(rng))})
print (df)
# Output:
# Date Val
# 0 2015-02-24 -0.977278
# 1 2015-02-25 0.950088
# 2 2015-02-26 -0.151357
# 3 2015-02-27 -0.103219
# 4 2015-02-28 0.410599
# create an array of 5 dates starting at '2015-02-24', one every 3 years
rng = pd.date_range('2015-02-24', periods=5, freq='3A')
df = pd.DataFrame({ 'Date': rng, 'Val' : np.random.randn(len(rng))})
print (df)
# Output:
# Date Val
# 0 2015-12-31 0.144044
# 1 2018-12-31 1.454274
# 2 2021-12-31 0.761038
# 3 2024-12-31 0.121675
# 4 2027-12-31 0.443863
DatetimeIndex DataFrame :
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
rng = pd.date_range('2015-02-24', periods=5, freq='T')
df = pd.DataFrame({ 'Val' : np.random.randn(len(rng)) }, index=rng)
print (df)
# Output:
# Val
# 2015-02-24 00:00:00 1.764052
# 2015-02-24 00:01:00 0.400157
# 2015-02-24 00:02:00 0.978738
# 2015-02-24 00:03:00 2.240893
# 2015-02-24 00:04:00 1.867558
date_range 매개 변수 freq 에 대한 Offset-aliases :
Alias Description
B business day frequency
C custom business day frequency (experimental)
D calendar day frequency
W weekly frequency
M month end frequency
BM business month end frequency
CBM custom business month end frequency
MS month start frequency
BMS business month start frequency
CBMS custom business month start frequency
Q quarter end frequency
BQ business quarter endfrequency
QS quarter start frequency
BQS business quarter start frequency
A year end frequency
BA business year end frequency
AS year start frequency
BAS business year start frequency
BH business hour frequency
H hourly frequency
T, min minutely frequency
S secondly frequency
L, ms milliseconds
U, us microseconds
N nanoseconds
MultiIndex를 사용하여 샘플 DataFrame 만들기
import pandas as pd
import numpy as np
from_tuples 사용 :
np.random.seed(0)
tuples = list(zip(*[['bar', 'bar', 'baz', 'baz',
'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
['one', 'two', 'one', 'two',
'one', 'two', 'one', 'two']]))
idx = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
from_product 사용 :
idx = pd.MultiIndex.from_product([['bar', 'baz', 'foo', 'qux'],['one','two']])
그런 다음이 MultiIndex를 사용하십시오.
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 2), index=idx, columns=['A', 'B'])
print (df)
A B
first second
bar one 1.764052 0.400157
two 0.978738 2.240893
baz one 1.867558 -0.977278
two 0.950088 -0.151357
foo one -0.103219 0.410599
two 0.144044 1.454274
qux one 0.761038 0.121675
two 0.443863 0.333674
피클 (.plk) 형식으로 DataFrame 저장 및로드
import pandas as pd
# Save dataframe to pickled pandas object
df.to_pickle(file_name) # where to save it usually as a .plk
# Load dataframe from pickled pandas object
df= pd.read_pickle(file_name)
사전 목록에서 DataFrame 만들기
사전 목록에서 DataFrame을 만들 수 있습니다. 키는 열 이름으로 사용됩니다.
import pandas as pd
L = [{'Name': 'John', 'Last Name': 'Smith'},
{'Name': 'Mary', 'Last Name': 'Wood'}]
pd.DataFrame(L)
# Output: Last Name Name
# 0 Smith John
# 1 Wood Mary
누락 된 값은 NaN 으로 채워집니다.
L = [{'Name': 'John', 'Last Name': 'Smith', 'Age': 37},
{'Name': 'Mary', 'Last Name': 'Wood'}]
pd.DataFrame(L)
# Output: Age Last Name Name
# 0 37 Smith John
# 1 NaN Wood Mary
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