Intro
Pandas는 data analysis에 유용한 python package 입니다. Pandas는 쉽고 편리하게 data를 다룰 수 있도록 유연한 structure를 제공하는데, 그 중 하나가 바로 Dataframe 입니다.
이 post는 pandas 공식 가이드 내 10 minutes to pandas를 참고 했습니다.
Dataframe이란?
Dataframe은 data를 직사각형 모양 table에 저장한 구조입니다. Row는 숫자, 문자, 논리 등 여러 가지 data type이 들어갈 수 있습니다. Column은 동일한 data type이 들어갈 수 있습니다. 즉, 각 column에 아마도 서로 다른 data type을 지닌 2d array data 구조로 요약할 수 있습니다. 참고로 1d array data 구조는 Series 입니다.
R 언어를 알고 계시는 분들은 data.frame이 친숙할 것입니다. Pandas의 dataframe과 유사한 구조입니다.
Dataframe의 주요 요소입니다.
Data: Dataframe 자체가 들어갈 수 있고 그 외 series, numpy의 ndarray, 2d ndarray, dictionary가 들어갈 수 있습니다.
Index: Numpy의 array나 2d array와 비슷하지만, dataframe에는 index가 존재한다는 차이가 있습니다.
Column: Column의 index도 존재하여 data를 손쉽게 다룰 수 있도록 도와줍니다.
Dataframe 주요 요소
Manipulating Dataframe
Object creation
Dataframe을 생성합니다.
Viewing data
생성한 dataframe을 확인합니다. 간단한 statistics summary, 행렬변환, 정렬 등을 시도해 보겠습니다.
Selection
Data를 선택하고 변경하는 방법입니다.
Missing data
결측치를 확인하고 처리하는 방법입니다.
Operations
본격적으로 data를 다뤄봅니다. Statistics를 구하고 사칙연산 function을 적용합니다.
Merge
서로 다른 구조의 data를 합치거나 나누는 방법입니다.
Grouping
Data를 특정 기준에 따라 분류하여 처리합니다.
Reshaping
Dataframe을 다른 형태로 변환합니다.
Time series
Time series data를 다루는 방법입니다.
Categoricals
Categorical data를 다뤄보지 않을 수 없겠죠?
Plotting
Data analysis의 정점! plotting 입니다.
Getting data in/out
생성/분석에 사용하는 data를 파일로 쓰거나 불러오는 방법입니다.