Pandas.2

데이터프레임

시리즈는 단일 변수의 관측값 기록하기에 적합하지만 여러 변수에는 적합하지 않음 따라서 데이터프레임을 사용하는 것이 효율적

 

2.1.1. 딕셔너리 구조로 데이터프레임 생성

DataFrame() 메서드에 딕셔너리 구조를 넘겨주며 생성

df = pandas.DataFrame({'A' : [1, 2, 3, 4], 
	'B' : [11, 12, 13, 14]}, index = [2000, 2001, 2002, 2003]) #index는 없어도 됨
print(df)

 

2.1.2. 시리즈로 데이터프레임 생성

DataFrame()의 생성자로 시리즈의 이름과 시리즈를 딕셔너리 형태로 넘겨주며 생성

a = pandas.Series([1, 2, 3, 4], index = [2000, 2001, 2002, 2003], name = 'A')
b = pandas.Series([11, 12, 13, 14], index = [2000, 2001, 2002, 2003], name = 'B')

df = pandas.DataFrame({a.name: a, b.name: b})
print(df)

생성 시 인덱스는 오름차순으로 정렬되며, 인덱스에 해당하는 값이 없을 경우 NaN으로 표시됨.

 

2.1.3. 리스트로 데이터프레임 생성

리스트로 한 행씩 추가할 수 있다.

name = ['A', 'B']
index = [2000, 2001, 2002, 2003]
row = []
row.append([1, 11])
row.append([2, 12])
row.append([3, 13])
row.append([4, 14])

df = pandas.DataFrame(v, columns=name, index=index)

 

2.2. 데이터프레임 순회

일반적으로 itertuples()가 iterrows()보다 빠르다고 알려져 있다.

for i in df.index:
	print(i, df['A'][i], df['B'][i])

for row in df.itertuples(name = 'ab'):
	print(row)

for row in df.itertuples():
	print(row[0], row[1], row[2])

for idx, row in df.iterrows():
	print(idx, row[0], row[1])