데이터프레임으로 데이터 다루기

Pandas의 데이터프레임은 엑셀과 같은 표 형식의 데이터를 체계적으로 다루기 위한 데이터 구조입니다.

데이터프레임은 여러 개의 시리즈로 구성된 2차원 배열이며, 행과 열이 모두 존재합니다.

아래는 품목과 매출 데이터를 담은 데이터프레임을 생성하고, 데이터를 조작하는 간단한 코드 예시입니다.

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import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
data_frame = pd.DataFrame({
    '품목': ['사과', '바나나', '딸기', '포도'],
    '매출': [1000, 2000, 1500, 3000]
})

# 특정 열 선택
sales = data_frame['매출']
print("sales:", sales)

# 조건에 맞는 행 필터링
filtered_data = data_frame[data_frame['매출'] > 1500]
print("filtered_data:", filtered_data)

# 데이터 정렬
sorted_data = data_frame.sort_values(by='매출', ascending=False)
print("sorted_data:", sorted_data)

1. sales = data_frame['매출'] 코드는 데이터프레임에서 '매출' 열만 선택하여 시리즈로 반환합니다.

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0    1000
1    2000
2    1500
3    3000
Name: 매출, dtype: int64

2. filtered_data = data_frame[data_frame['매출'] > 1500] 코드는 '매출' 열의 값이 1500보다 큰 행만 필터링하여 새로운 데이터프레임을 생성합니다.

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    품목    매출
1  바나나  2000
3    포도  3000

3. sorted_data = data_frame.sort_values(by='매출', ascending=False) 코드는 '매출' 열을 기준으로 내림차순 정렬한 데이터프레임을 반환합니다.

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    품목    매출
3    포도  3000
1  바나나  2000
2    딸기  1500
0    사과  1000

데이터프레임 특정 열의 최대값, 최소값, 평균값을 계산하는 메서드는 다음과 같습니다.

• max(): 최대값

• min(): 최소값

• mean(): 평균값

아래 코드는 '매출' 열의 최대값, 최소값, 평균값을 계산하는 예시입니다.

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import pandas as pd

data_frame = pd.DataFrame({
    '품목': ['사과', '바나나', '딸기', '포도'],
    '매출': [1000, 2000, 1500, 3000]
})

# 최대값
max_sales = data_frame['매출'].max()
# 최대값: 3000 출력
print(f'최대값: {max_sales}')

# 최소값
min_sales = data_frame['매출'].min()
# 최소값: 1000 출력
print(f'최소값: {min_sales}')

# 평균값
mean_sales = data_frame['매출'].mean()
# 평균값: 1875.0 출력
print(f'평균값: {mean_sales}')

이와 같이 Pandas를 사용하면 다양한 데이터 조작과 계산을 간편하게 수행할 수 있습니다.

• Pandas 공식 문서