파이썬 pandas

Pandas

Pandas는 구조화도니 데이터를 빠르고 쉽고 다양하게 가공할 수 있는 패키지다.

numpy가 연산을 위한 패키지였다면 pandas는 데이터 분석환경을 만드는데 필요한 패키지다. 또 numpy에서는 array라는 배열을 사용했는데 pandas에서는 series와 dataframe(데이터프레임)을 사용한다.

개인적으로 데이터 분석을 할 때 파이썬에서 pandas를 이용해 기본적인 데이터 전처리를 하고 R이나 SPSS, SAS와 같은 통계 프로그램으로 분석을 하는 것이 좋을 것 같다.

Pandas도 파이썬 내에 기본으로 실행되는 패키지가 아니므로 import를 해주어야 한다.

import pandas as pd

pandas를 import 하는데 아래 코드부터는 pandas를 pd로 줄여서 사용하겠다는 뜻이다.

# series 생성

<span style="font-family: "맑은 고딕", sans-serif;">stock_price_list = [10000,10300,9900,10500,11000] stock_price_series = pd.Series([10000,10300,9900,10500,11000]) </span>

# list 출력

<span style="font-family: "맑은 고딕", sans-serif;">stock_price_list </span>

# series 출력

<span style="font-family: "맑은 고딕", sans-serif;">stock_price_series # 시리즈는 인덱스를 같이 출력 </span>

# 임의의 인덱스 부여

<span style="font-family: "맑은 고딕", sans-serif;">stock_price_series_index = pd.Series([10000,10300,9900,10500,11000], index=["16.03.01","16.03.02","16.03.03","16.03.04","16.03.05"]) stock_price_series_index </span>

# 인덱스 비교

<span style="font-family: "맑은 고딕", sans-serif;">print stock_price_series_index[0] # 정수 인덱스 사용 print stock_price_series_index["16.03.01"] # 내가 만든 인덱스 사용 </span>

인덱스를 이용해 값을 찾는 방법은 at/iat, loc/iloc, ix가 있는데 ix가 어떠한 형태에도 적용이 가능하므로 이 메소드를 추천한다.

iat와 iloc는 정수 인덱스에만 적용이 가능하다.

<span style="font-family: "맑은 고딕", sans-serif;">print stock_price_series_index.loc["16.03.01":"16.03.03"] print "---------------------------" print stock_price_series_index.ix['16.03.01':'16.03.03'] </span>

Dataframe(데이터프레임)은 2차원 구조이므로 인덱스를 [0,0] 형태로 써야한다.

pd.DataFrame()이라는 함수를 사용해 자료를 데이터프레임 구조로 바꿀 수 있다.

# 데이터프레임 생성

<span style="font-family: "맑은 고딕", sans-serif;">stock_price_DF_index = pd.DataFrame([10000,10300,9900,10500,11000], index=['16.03.01','16.03.02','16.03.03','16.03.04','16.03.5']) stock_price_DF_index </span>

# 컬럼명 변경

<span style="font-family: "맑은 고딕", sans-serif;">stock_price_DF_index.rename(columns={0:'시가'}, inplace=True) # 칼럼명 변경 stock_price_DF_index </span>