[pandas] 1. 기본 데이터 처리

*pandas 패키지를 익숙하게 다룰 줄 안다면 데이터를 불러와서 쉽게 분석을 실행할 수 있다!

*직접 파일을 불러와서 다뤄보는 것이 실력이 늘 수 있는 가장 빠른 방법이다.

 

그럼 시작!

• 우선 파이썬에서 pandas 패키지를 사용하기 전 항상 선언해주어야한다. 
• as pd는 pandas를 pd로 써주겠다는 의미이므로 이후에는 pd로 써주어 판다스를 기능들을 이용한다.

import pandas as pd

 

• 1. 데이터 불러오기

excel파일을 불러올 때는 파일명에 .xlsx를 csv파일을 불러올 때는 파일명에 .csv까지 붙여서 불러와야한다.

# pd.read_excel("파일명.xlsx")
# pd.read_csv("파일명.csv")

df=pd.read_excel("EX_GrapeData.xlsx")
print(df)

df=pd.read_csv('EX_GrapeData.csv')
print(df)

print를 해서 데이터프레임을 확인하면 대략적인 데이터와 행과열을 확인할 수 있다!

 

한글이 포함된 파일을 불러올 때 깨지는 경우,
파일명 뒤에 , encoding='euc-kr'로 인코딩 옵션을 설정

df=pd.read_csv("EX_GrapeData.csv", encoding='euc-kr')
df​

 

• 2. 데이터 프레임 확인하기

# 위의 5개 행을 불러옴, ()안에 아무것도 지정하지 않을 시에는 5개
df.head()

# 아래의 5개 행을 불러옴
df.tail()

# 1부터 4까지 출력
df[1:5]

# 처음부터 2까지 출력
df[:3]

# 60에서 끝까지 출력
df[60:]

df.head()는 데이터의 형태를 대충 확인하기 위해 정말 자주 사용하는 코드입니다!

 

• 3. 데이터 프레임 특정 열 불러오기

# 방법1
# 0번, 2번, 4번째 컬럼만 출력
df[df.columns[[0,2,4]]]

# 방법2 : loc이용
# 행은 전부, 열은 'size'~'price'까지 출력
df.loc[:,'size':'price']

# 방법3 : iloc이용
# 행과 열을 모두 지정해서 부를 때
# 1~7행, 0~2열
df.iloc[1:7, 0:2]
 
 # 방법4 
# 행, 열의 특정 값을 지정해서 출력할 때
df.at[5, 'price']

한 컬럼을 불러올 때 저는 데이터셋명[['행이름']] 이렇게 불러오는 것이 가장 편리하다.

df[['price']]
# df['price']는 데이터 프레임 형태로 불러와지는 것이 아니기 때문에 주의!

 

 

다음 포스팅에서 판다스의 활용방안을 좀 더 알아봅시다!