[Pandas 데이터전처리]] 2-1.Pandas 데이터구조(Series)

pandas의 기본적인 데이터구조인 Series와 DataFrame

데이터엔지니어링/데이터사이언티스트 교육을 통해 배운내용을 복습하고, 추가로 공부한 내용을 정리하였습니다. 

아래의 주피터내용은 여기 깃허브에서 확인할 수 있습니다.

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pandas를 사용하기에 앞서 numpy와 pandas 패키지를 모두 import해야한다. 
import numpy as np
import pandas as pd

Series(시리즈)

1차원 배열의 값에 대응되는 인덱스를 부여할 수 있는 구조 

 

1. 시리즈 정의 : pd.Series()

python의 list나 numpy가 array인자로 입력된다.

시리즈의 결과는 왼쪽에 index값, 오른쪽에 value가 동시에 확인된다. 

 

왼쪽결과는 일반적인 series를 정의한 경우이고, 오른쪽은 index를 직접 명시해서 정의한 경우이다. 

직접 명시할 경우 - 변수 = pd.Series([값1,값2..], index=[인덱스1,인덱스2])

 

2. 시리즈 확인 

index와 value가 동시에 확인된다. 리스트 성분의 개수 = index의 개수

 

왼쪽결과는 일반적인 series(s1)에 대한 index,value,데이터타입을 확인한 경우이고, 

오른쪽은 index를 직접 명시해서 정의한 series(s2)에 대한 확인결과이다. 

 

3.Series특징 

1) pd.Series()의 인자에는 list, np.array() / dict가 가능하다

python dict의 key는 index, dict의 value는 value가 되기 떄문에 딕셔너리 그 자체가 series의 원소가 될 수 있다.

대신 순서를 보장하지 않으며, 순서가 중요한 경우는 인덱스를 직접 리스트로 지정해야한다. 

 

왼쪽결과는 딕셔너리 그 자체로 series를 정의한 경우이고,

오른쪽은 index를 김/이/조 순서대로 직접 명시해서 정의한 series결과이다. 

2 ) Series의 이름과 index에 이름을 지정해 줄 수 있다

• series변수.name = "시리즈이름"
• series변수.index.name = "인덱스이름"

3) 직접 입력한 index를 나중에 바꿀 수도 있다. 

4) 조작도 가능하다 (조회, 변경, 추가, 삭제, 확인)

• 조회 : s[조건]
• 변경 : s[index] = 바꿀value
• 추가 : s['새로운index'] = 새로운 value
• 삭제 : del s[index]
• 확인 : value in s

 

 

참고

https://nittaku.tistory.com/110

10. pandas의 자료구조 Series와 DataFrame 살펴보기