11_Pandas - DataFrame

Pandas - DataFrame

 

 

DataFrame 에서 2개 이상의 행 선택하기

• '[]' 안에 행의 이름/인덱스 를 넣으면, Series를 반환하는 것을 알 수 있다
• '[]' 안에 리스트를 넣으면, 새로운 DataFrame을 만들어 준다
  • nba[] 안에 ["Name", "Number", "Team"] 을 넣어주었더니, 해당 행에 대한 값들을 DataFrame으로 출력해주었다
  • 리스트 안의 행의 이름은, 순서대로 안 넣어도 된다
  • 단, 리스트 안에 행의 이름 순으로, 값들이 출력된다

---

 

 

DataFrame에 추가 행을 넣기

• 19번째 줄 : nba["League"] = "National Basketball Association"
  • DataFrame의 행들 중, 제일 마지막에 League라는 행 이름으로 National Basketabll Association을 값으로 만든다
• 18번째 줄 : nba.inser(loc = 3, column = "Sport", value = "Basketball")
  • loc : 3번째 행을 뜻한다
    • 인덱스와 같이 0부터 시작한다
    • "Name"은 0 / "Team"은 1 / "Number"는 2 등등
  • column : 해당 행에 어떻한 이름을 줄 것인지 argument로 넣어준다
  • value : 해당 행에 어떻한 값을 넣을지 argument로 넣어준다

---

 

 

기존 행을 이용해서, 새로운 행을 만들기

import pandas as pd

nba = pd.read_csv("nba.csv")
nba.head(3)

nba["Age"] + 10
# nba["Age"].add(10) 도 사용할 수 있다

nba["Age in Decade"] = nba["Age"] + 10

nba["Age"] - 10
# nba["Age"].sub(10)

nba["Age before Decade"] = nba["Age"].sub(10)

nba["Weight"] * 0.4535
# nba["Weight"].mul(0.4535) 도 사용할 수 있음

nba["Weight in kg"] = nba["Weight"] * 0.4535

• nba["Age"] + 10 *또는 *nba["Age"].add(10)
  • "Age" 행의 각 값에 10을 더하는 것
• nba["Age in Decade"] = nba["Age"] + 10
  • "Age in Decade" 라는 새로운 행을 만들고, 그 행에는 "Age" 행에서 10을 더한 값을 넣는다
• nba["Age"] - 10 또는 nba["Age"].sub(10)
  • "Age" 행의 각 값에 10을 빼준다
• nba["Age before Decade"] = nba["Age"].sub(10)
  • "Age before Decade"라는 새로운 행을 만들고, 그 행에 "Age" 행에서 10을 뺀 값을 넣는다
• nba["Weight"] * 0.4535 또는 nba["Weight"].mul(0.4535)
  • "Weight" 행의 각 값에 0.4535을 곱하는 것
• nba["Weight in kg"] = nba["Weight"] * 0.4535
  • "Weight in kg"라는 행을 새로 만들고, "Weight" 행에서 0.4535를 곱한 값을 넣는다

NaN 이 있을 경우, NaN을 반환할 것이다

---

 

 

.dropna()

import pandas as pd
nba = pd.read_csv("nba.csv")

nba.dropna()

nba.dropna(how = "all")

nba.dropna(subset = ["College", "Salary"])

• nba.dropna()
  • 한 열에 NaN, 즉 빈 공간이 하나라도 있으면, 그 열을 제외하고 출력한다
  • 즉 nba.dropna() 를 할 경우, NaN가 아예 없어진다
• nba.dropna(how = "all")
  • nba.dropna() 의 parameter, how,는 기본으로 "any"로 설정되어 있다
  • how, parameter에 "all" 이라는 argument를 붙이면, 한 열여 대한 모든 행의 값이 NaN, 또는 빈 공간일 때에, 그 열을 제외하고 출력하는 것이다
    • 예) 위의 사진을 보면 457번 줄이 제외된다
• nba.dropna(subset = ["College", "Salary"])
  • subset 파라미터에, 리스트를 넣는다
  • 리스트 안에는 해당 행에 NaN, 빈 공간이 있는 열을 제외하고 싶을 때에, 행의 이름을 넣는다
    • 예) 2번, 4번, 454번, 455번, 457번 줄이 제외되어 출력된다