csv 파일을 dataframe으로 읽어오기

In [4]:
import pandas as pd

df1 = pd.read_csv("./sungjuk.csv")

df1
Out[4]:
번호 이름 성별 국어 영어 수학
0 1 강민경 여 98 96 76
1 2 강순애 여 94 79 60
2 3 강영하 남 55 47 93
3 4 강혜정 여 99 76 78
4 5 권명숙 여 98 73 61
... ... ... ... ... ... ...
95 96 하혜연 여 96 96 71
96 97 한경규 남 96 94 95
97 98 한수정 여 93 97 77
98 99 한의병 남 93 59 63
99 100 한정희 여 93 78 52

100 rows × 6 columns

In [5]:
import pandas as pd
import seaborn as sns

df2 = sns.load_dataset('titanic')
df2
Out[5]:
survived pclass sex age sibsp parch fare embarked class who adult_male deck embark_town alive alone
0 0 3 male 22.0 1 0 7.2500 S Third man True NaN Southampton no False
1 1 1 female 38.0 1 0 71.2833 C First woman False C Cherbourg yes False
2 1 3 female 26.0 0 0 7.9250 S Third woman False NaN Southampton yes True
3 1 1 female 35.0 1 0 53.1000 S First woman False C Southampton yes False
4 0 3 male 35.0 0 0 8.0500 S Third man True NaN Southampton no True
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
886 0 2 male 27.0 0 0 13.0000 S Second man True NaN Southampton no True
887 1 1 female 19.0 0 0 30.0000 S First woman False B Southampton yes True
888 0 3 female NaN 1 2 23.4500 S Third woman False NaN Southampton no False
889 1 1 male 26.0 0 0 30.0000 C First man True C Cherbourg yes True
890 0 3 male 32.0 0 0 7.7500 Q Third man True NaN Queenstown no True

891 rows × 15 columns

dataframe의 행(row)와 열(column) 선택하기

열(column) 선택

In [8]:
df1['국어']
df1[['국어','영어']]
df1.국어
Out[8]:
0     98
1     94
2     55
3     99
4     98
      ..
95    96
96    96
97    93
98    93
99    93
Name: 국어, Length: 100, dtype: int64

행(row) 선택

In [10]:
df1.loc[1]
df1.iloc[1]
Out[10]:
번호      2
이름    강순애
성별      여
국어     94
영어     79
수학     60
Name: 1, dtype: object

원소 선택

In [26]:
df1.loc[1,'이름']
#df1.loc[[1,2], '이름']
#df1.loc[[1,2], ['이름', '국어']]
#df1.loc[1:3]
#df1.loc[1:3, '이름':'수학']

#df1.iloc[1,1]
#df1.iloc[[1,2],1]
#df1.iloc[[1,2],[1,2]]
#df1.iloc[1:3]
#df1.iloc[1:3, 1:3]
Out[26]:
이름 성별
1 강순애 여
2 강영하 남

dataframe 만들기

In [21]:
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [['hong',90, 88, 78], ['gil',95, 89,98], ['dong',85, 98, 67] ]
    , columns=['name','kor', 'eng', 'mat']
    , index=['2', '4', '6']
)

df
#df.loc[2]
#df.iloc[2]
#df.loc['2']
Out[21]:
name    hong
kor       90
eng       88
mat       78
Name: 2, dtype: object
In [40]:
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    { 'name': ['hong', 'gil', 'dong'],'kor' :[90, 95, 85], 
    'eng' : [88, 89, 98],   'mat' : [78, 76, 67]}        
)
df.columns = ['name','kor', 'eng', 'mat']
df.index = [202100001,202100002,202100003]

df
#df.loc[2]
#df.loc[202100001]
#df.loc['202100001']
#df.iloc[2]
#df.iloc['202100001']
Out[40]:
name kor eng mat
202100001 hong 90 88 78
202100002 gil 95 89 76
202100003 dong 85 98 67

행, 열, 원소 값 변경

In [46]:
df3 = df.copy()
#df3['kor'] = 100
#df3
#df3.loc[202100002] = ['길', 100, 100, 100]
#df3
#df3.loc[202100002, 'kor'] = 100
#df3
#df3.loc[202100002, ['kor', 'eng']] = 100
#df3
#df3.loc[202100002, ['kor', 'eng']] = [5, 6]
#df3
Out[46]:
name kor eng mat
202100001 hong 90 88 78
202100002 gil 5 6 76
202100003 dong 85 98 67

행/열 추가/삭제

In [59]:
df3 = df.copy()
#df3['sci'] = 100
#df3
#df3['sci'] = [10, 20, 30]
#df3
#df3['sci'] = df3['kor'] * 2
#df3
#df3.loc[202100004] = 100
#df3
#df3.loc[202100004] = ['sir', 100, 100, 100]
#df3

#df3.drop('name', axis=1)
#df3
#df3.drop('name', axis=1, inplace=True)
#df3
#df3 = df3.drop('name', axis=1)
#df3

#df3.drop(202100002, axis=0)
#df3
#df3.drop(202100002, axis=0, inplace=True)
#df3
#df3 = df3.drop(202100002, axis=0)
#df3
Out[59]:
name kor eng mat
202100001 hong 90 88 78
202100003 dong 85 98 67

행과 열의 위치 변경

In [66]:
df3 = df.copy()
#df3.transpose()
#df3
#df3.transpose(inplace=True)
#df3
#df3 = df3.transpose()
#df3
#df3.T
#df3
#df3 = df3.T
#df3
Out[66]:
202100001 202100002 202100003
name hong gil dong
kor 90 95 85
eng 88 89 98
mat 78 76 67

특정 열을 행 인덱스로 설정

In [78]:
df3 = df.copy()
df3

#df3.set_index('name')
#df3
#df3 = df3.set_index('name')
#df3
df3.set_index('name', inplace=True)
df3

df3.loc['hong':'gil']
Out[78]:
kor eng mat
name
hong 90 88 78
gil 95 89 76

인덱스 기준으로 dataframe 정렬

In [89]:
df3 = df.copy()
df3

df3 = df3.sort_index(ascending=False)
df3
Out[89]:
name kor eng mat
202100003 dong 85 98 67
202100002 gil 95 89 76
202100001 hong 90 88 78
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]: