[데이터 사이언스 코딩 - Chap.6] 실습 DataFrame 인덱싱 문제 풀어보기(1)

과제 - DataFrame 인덱싱

데이터의 중요성을 깨달은 “품생카드”와 “품사카드”가 협업을 하기로 결정했습니다.

두 카드사는 사람들이 요일별로 지출하는 평균 금액을 “요일”, “식비", “교통비”, “문화생활비”, “기타” 카테고리로 정리해서 우리에게 공유해 주기로 했는데요. 각각 lq.csv 파일과 dq.csv 파일을 보냈습니다.

lq.csv

0.47MB

dq.csv

0.47MB

두 회사의 데이터를 활용해서, 사람들의 요일별 문화생활비를 분석해보려 합니다. 아래와 같은 형태로 출력이 되도록 DataFrame을 만들어보세요.

   day      lq       dq
0  MON     4308     5339
1  TUE     7644     3524
2  WED     5674     5364
3  THU     8621     9942
4  FRI    23052    33511
5  SAT    15330    19397
6  SUN    19030    19925

 

데이터 파악하기

먼저 각각의 DataFrame을 읽어들입니다.

import pandas as pd

samsong_df = pd.read_csv('data/lq.csv')
samsong_df

lq 데이터 읽어 오기

import pandas as pd

hyundee_df = pd.read_csv('data/dq.csv')
hyundee_df

dq 데이터 읽어오기

이 중에서 우리가 활용하고 싶은 데이터는 '요일', 그리고 lq_df의 '문화생활비', dq_df의 '문화생활비' 입니다. 각각을 이렇게 가져올 수 있습니다.

 

파이썬 사전(dictionary) 만들기

DataFrame을 만드는 여러 방법 중에 파이썬 사전(dictionary)을 활용해 봅시다.
우리가 원하는 세 개의 column은 'day', 'lq', 'dq' 입니다.
그럼 사전을 이렇게 만들 수 있습니다.

{'day': lq_df['요일'], 
    'lq': lq_df['문화생활비'], 
    'dq': dqe_df['문화생활비']}

 

DataFrame 만들기

이제 값을 활용해서 DataFrame을 만들면 됩니다.

import pandas as pd

lq_df = pd.read_csv('data/lq.csv')
dq_df = pd.read_csv('data/dq.csv')

combined_df = pd.DataFrame({
    'day': lq_df['요일'], 
    'lq': lq_df['문화생활비'], 
    'dq': dq_df['문화생활비']
})
combined_df

 

 day       lq        dq
0  MON     4308     5339
1  TUE     7644     3524
2  WED     5674     5364
3  THU     8621     9942
4  FRI    23052    33511
5  SAT    15330    19397
6  SUN    19030    19925

 

DataFrame 인덱싱 문법 정리

이름으로 인덱싱하기	기본 형태	단축 형태
하나의 row 이름	df.loc["row4"]
row 이름의 리스트	df.loc[["row4", "row5", "row3"]]
row 이름의 리스트 슬라이싱	df.loc["row2":"row5"]	df["row2":"row5"]
하나의 column 이름	df.loc[:, "col1"]	df["col1"]
column 이름의 리스트	df.loc[:, ["col4", "col6", "col3"]]	df[["col4", "col6", "col3"]]
column 이름의 리스트 슬라이싱	df.loc[:, "col2":"col5"]

위치로 인덱싱하기	기본 형태	단축 형태
하나의 row 이름	df.iloc[8]
row 이름의 리스트	df.iloc[[4, 5, 3]]
row 이름의 리스트 슬라이싱	df.iloc[2:5]	df[2:5]
하나의 column 이름	df.iloc[:, 3]
column 이름의 리스트	df.iloc[:, [3, 5, 6]]
column 이름의 리스트 슬라이싱	df.iloc[:, 3:7]

Data Science

 

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