Python pandas - Series 데이터 생성/확인/억세스/슬라이싱

Pandas 의 장점

• 기본적인 통계데이터 제공
• NaN values 를 알아서 처리함.
• 숫자 문자열을 알아서 로드함.
• 데이터셋들을 merge 할 수 있음.

 

Pandas Series 데이터 생성

index = ['eggs', 'apples', 'milk', 'bread']
data = [30, 6, 'Yes', 'No']


import pandas as pd
grocerles=pd.Series(data=data,index=index) # 
grocerles
>>> eggs       30
    apples      6
    milk      Yes
    bread      No
    dtype: object

 

 

Pandas Series 데이터 확인법

grocerles
>>> eggs       30
    apples      6
    milk      Yes
    bread      No
    dtype: object


# 인덱스를 확인
grocerles.index
>>> Index(['eggs', 'apples', 'milk', 'bread'], dtype='object')


# 데이터를 확인
grocerles.values
>>> array([30, 6, 'Yes', 'No'], dtype=object)


# shape 확인
grocerles.shape
>>> (4,)


# 차원 확인
grocerles.ndim
>>> 1


# 데이터 갯수
grocerles.size
>>> 4


# 저장된 데이터의 타입
grocerles.dtype
>>> dtype('O') # 오브젝트라는 뜻


# 'apples'가 grocerles 안에 들어있나?
'apples' in grocerles
>>> True

# 'Yes'가 grocerles 안에 들어있나?
'Yes' in grocerles.values # 데이터안에 값을 물어볼때는 벨류스를 쓴다
>>> True

 

 

Pandas Series 억세스와 슬라이싱

grocerles
>>> eggs       30
    apples      6
    milk      Yes
    bread      No
    dtype: object
    
# 한개만 불러올때    
grocerles['eggs']
>>> 30


grocerles[0]
>>> 30

# 두개를 불러올때
grocerles[['eggs','bread']]
>>> eggs     30
    bread    No
    dtype: object
    
# 슬라이싱
grocerles['apples':]
>>> apples      6
    milk      Yes
    bread      No
    dtype: object