[pandas] 기초

데이터 불러오기

sample_1 = pd.read_excel('./files/sample_1.xlsx', # './'은 상대 경로를 의미
                         header=1,                # 칼럼명이 있는 위치
                         skipfooter=2,            # 마지막 로우에서 두 줄은 생략
                         usecols='A:C')           # A 칼럼부터 C 칼럼까지 불러오기

sample_1.info()     # 데이터 정보 살펴보기

sample_1.describe() # 데이터 기초통계량 확인

 

데이터 선택하기 - 로우(Row) 기준

condition = (sample_1['성별'] == '남성')
sample_1[condition]

conditions = (sample_1['성별'] == '남성') & (sample_1['입국객수'] >= 150000)
sample_1[conditions]

conditions = (sample_1['국적코드'].isin(['A01', 'A18'])) 
sample_1[conditions == False]

 

데이터 통합하기 - 옆으로 통합(merge)

sample_1_code = pd.merge(left=sample_1,       # 왼쪽 테이블
                         right=code_master,   # 오른쪽 테이블
                         how='left',          # 병합 기준
                         left_on='국적코드',  # 왼쪽 테이블의 기준 칼럼
                         right_on='국적코드') # 오른쪽 테이블의 기준 칼럼

 

데이터 통합하기 - 아래로 통합(concat)

sample = pd.concat([sample_1_code, sample_2_code], ignore_index=True)

• 데이터를 아래로 통합하기 위해서는 칼럼 순서가 동일해야 한다.
• ignore_index=True를 지정하지 않으면 원래 각 데이터에서의 인덱스 값으로 합쳐지므로 일반적으로 ignore_index=True 인자를 지정하길 권장한다.

 

데이터 집계하기

sample_pivot = sample.pivot_table(values='입국객수',  # 엑셀에서 값
                                  index='국적명',     # 엑셀에서 행
                                  columns='기준년월', # 엑셀에서 열
                                  aggfunc='mean' )
sample_pivot

 

sample_pivot_2 = sample.pivot_table(values='입국객수',
                                    index='국적명',
                                    aggfunc='max')
sample_pivot_2