[데이터 사이언스 코딩 - 정보] Pandas : DataFrame을 만드는 방법 알아보기

From list of lists, array of arrays, list of series

2차원 리스트나 2차원 numpy array로 DataFrame을 만들 수 있습니다. 심지어 pandas Series를 담고 있는 리스트로도 DataFrame을 만들 수 있습니다.

 

따로 column과 row(index)에 대한 설정이 없으면 그냥 0, 1, 2, ... 순서로 값이 매겨집니다.

import numpy as np
import pandas as pd

two_dimensional_list = [['dongwook', 50, 86], ['sineui', 89, 31], ['ikjoong', 68, 91],
['yoonsoo', 88, 75]]

two_dimensional_array = np.array(two_dimensional_list)
list_of_series = [
    pd.Series(['dongwook', 50, 86]), 
    pd.Series(['sineui', 89, 31]), 
    pd.Series(['ikjoong', 68, 91]), 
    pd.Series(['yoonsoo', 88, 75])
]

# 아래 셋은 모두 동일합니다
df1 = pd.DataFrame(two_dimensional_list)
df2 = pd.DataFrame(two_dimensional_array)
df3 = pd.DataFrame(list_of_series)

print(df1)

 

          0   1   2
0  dongwook  50  86
1    sineui  89  31
2   ikjoong  68  91
3   yoonsoo  88  75

 

From dict of lists, dict of arrays, dict of series

파이썬 사전(dictionary)으로도 DataFrame을 만들 수 있습니다.

 

사전의 key로는 column 이름을 쓰고, 그 column에 해당하는 리스트, numpy array, 혹은 pandas Series를 사전의 value로 넣어주면 됩니다.

import numpy as np
import pandas as pd

names = ['dongwook', 'sineui', 'ikjoong', 'yoonsoo']
english_scores = [50, 89, 68, 88]
math_scores = [86, 31, 91, 75]

dict1 = {
    'name': names, 
    'english_score': english_scores, 
    'math_score': math_scores
}

dict2 = {
    'name': np.array(names), 
    'english_score': np.array(english_scores), 
    'math_score': np.array(math_scores)
}

dict3 = {
    'name': pd.Series(names), 
    'english_score': pd.Series(english_scores), 
    'math_score': pd.Series(math_scores)
}


# 아래 셋은 모두 동일합니다
df1 = pd.DataFrame(dict1)
df2 = pd.DataFrame(dict2)
df3 = pd.DataFrame(dict3)

print(df1)

 

     name  english_score  math_score
0  dongwook             50          86
1    sineui             89          31
2   ikjoong             68          91
3   yoonsoo             88          75

 

From list of dicts

리스트가 담긴 사전이 아니라, 사전이 담긴 리스트로도 DataFrame을 만들 수 있습니다.

import numpy as np
import pandas as pd

my_list = [
    {'name': 'dongwook', 'english_score': 50, 'math_score': 86},
    {'name': 'sineui', 'english_score': 89, 'math_score': 31},
    {'name': 'ikjoong', 'english_score': 68, 'math_score': 91},
    {'name': 'yoonsoo', 'english_score': 88, 'math_score': 75}
]

df = pd.DataFrame(my_list)
print(df)

 

english_score  math_score      name
0             50          86  dongwook
1             89          31    sineui
2             68          91   ikjoong
3             88          75   yoonsoo

 

 

Attributes

at	Access a single value for a row/column label pair.
attrs	Dictionary of global attributes of this dataset.
axes	Return a list representing the axes of the DataFrame.
columns	The column labels of the DataFrame.
dtypes	Return the dtypes in the DataFrame.
empty	Indicator whether DataFrame is empty.
flags	Get the properties associated with this pandas object.
iat	Access a single value for a row/column pair by integer position.
iloc	Purely integer-location based indexing for selection by position.
index	The index (row labels) of the DataFrame.
loc	Access a group of rows and columns by label(s) or a boolean array.
ndim	Return an int representing the number of axes / array dimensions.
shape	Return a tuple representing the dimensionality of the DataFrame.
size	Return an int representing the number of elements in this object.
style	Returns a Styler object.
values	Return a Numpy representation of the DataFrame.

pandas.DataFrame — pandas 1.3.0 documentation

Python | Pandas DataFrame - GeeksforGeeks

Data Science

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