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DataFrame 내용 DataFrame 생성 객체의 호출과 슬라이싱 DataFrame 생성 Data Frame은 두 개 이상의 Series객체를 결합한 여러개의 행과 열로 구성된 구조입니다. 이 구조의 데이터들은 Series와 같이 정수, 문자, 부동소수, 파이썬 객체 등이 될 수 있으며 각 열 마다 다른 자료 형태들을 복합적으로 사용될 수 있습니다. 이 구조가 가질 수 있는 데이터 형태 및 구조를 구체적으로 나타내면 다음과 같습니다. 1차원 배열, 리스트, 사전, 또는 Series 2차원 numpy 배열 Structured or record ndarray(데이터베이스 형식) A Series Another DataFrame 다음 함수에 의해 DataFrame객체를 생성합니다. DataFrame(data, index, columns, dtype); index: 행이름 columns: 열이름 dtype: 자료형 DataFrame은 행과 열을 가진 2차원입니다. 차원과 모양은 속성 .ndim 과 .shape 로 확인 할 수 있습니다. d=[[ 0. , 2.5, 5. , 7.5, 10. ], ['book','house','car','smartphone','computer']] d_df=pd.DataFrame(d); d_df 0 1 2 3 4 0 0.0 2.5 5.0 7.5 10.0 1 book house car smartphone computer print(f...

Series 내용 기본 사전 객체를 Series로 전환 Series 객체의 호출과 슬라이싱 기본 pandas는 파이썬을 사용하여 데이터를 정렬하고 분석할 경우 필수적으로 사용하는 라이브러리로 데이터를 표(table) 구조로 반환합니다. 리스트 또는 numpy의 배열(array)형을 기본 자료형로 하므로 numpy와의 호환이 유연하게 이루어지며 pandas내의 다양한 속성, 메소드, 함수등이 numpy의 그것들과 매우 유사합니다. 단지 numpy 배열의 경우 모든 원소의 기본 자료형이 동일해야 하지만 pandas객체의 경우 다양한 자료형들을 혼합하여 사용할 수 있습니다. import numpy as np import pandas as pd Series는 1개의 리스트 또는 1차원 numpy.array 객체 등을 요소로 하는 pandas 객체로서 다음 함수로 생성할 수 있습니다. pd.Series(데이터, index=None, dtype=None, name=None) 각 데이터에 대응하는 이름(행이름)은 index로 지정할 수 있습니다. 기본값은 위 결과와 같이 행인덱스(0, 1, 2, …)입니다. 데이터의 자료형은 dtype으로 지정 지정하지 않을 경우 python에 의해 추론된 자료형으로 지정 name은 Series 객체의 이름을 지정 x=np.linspace(1, 20, 5); print(x) [ 1. 5.75 10.5 15.25 20. ] s=pd.Series(x); print(s) 0 1.00 1 5.75 2 10.50 3 15.25 4 20.00 dtype: float64 위 결과와 같이 series 객체 s는 한개의 열로 반환되며 각 행(샘플)의 이름만 지정됩니다. series 객체 생성 후 요소의 인덱스는 속성 .index 로 지정할 수 있습니다. s.index=['a...