[Pandas] DataFrame

필요 라이브러리 임포트

import numpy as np
import pandas as pd

 

 

1. 데이터프레임 만들기: pd.DataFrame()

pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=None)

 

자주 사용하는 파라미터

index: 인덱스명 지정

columns: 컬럼명 지정

 

- 딕셔너리 사용

key 값이 컬럼, value에 리스트 형태로 각 인덱스 값 넣기 

pd.DataFrame({'a':[10,20], 'b':[20,40], 'c':[59,39]})

 

인덱스명을 지정하고 싶을 때: index=[]

pd.DataFrame({'a':[10,20], 'b':[20,40], 'c':[59,39]}, index=['s1', 's2'])

 

- 리스트 사용

pd.DataFrame([[1,2], [2,3], [45, 4]], ['s1', 's2', 's3'])

 

 

컬럼명을 지정하고 싶을 때: columns=[]

pd.DataFrame([[1,2], [2,3], [45, 4]], index=['s1', 's2', 's3'], columns=['a', 'b'])

 

 

2. 데이터프레임 불러오기: pd.read_csv()

pd.read_csv(filepath_or_buffer)

 

자주 사용하는 파라미터

sep: 데이터 구별자. 기본값은 ,

index_col: 인덱스로 사용할 컬럼 설정. 멀티 인덱스 가능

usecols: 사용할 컬럼만 설정

encoding: 사용할 인코딩

 

csv 다운

https://www.kaggle.com/datasets/contactprad/bike-share-daily-data

Bike Share Daily Data

 

data = pd.read_csv('bike_sharing_daily.csv')
data.head()

 

# index_col 사용
data = pd.read_csv('bike_sharing_daily.csv', index_col='instant')
data.head()

 

 

# index_col로 multi index 만들기
data = pd.read_csv('bike_sharing_daily.csv', index_col=['instant', 'yr'])
data.head()

 

 

# usecols 사용
data = pd.read_csv('bike_sharing_daily.csv', usecols=['season', 'yr'])
data.head()

 

+ sep 사용

 

 

 

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https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.html

pandas.DataFrame — pandas 2.2.2 documentation

 

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html#pandas.read_csv

pandas.read_csv — pandas 2.2.2 documentation