[python] 10 Minutes to pandas - 오브젝트 생성

[python] 10 Minutes to pandas - 오브젝트 생성

이것은 신규 사용자를 대상으로 한 Pandas에 대한 간략한 소개입니다. 더 복잡한 요리법은 Cookbook에서 볼 수 있습니다.

일반적으로 다음과 같이 가져옵니다.

In [1]: import pandas as pd
In [2]: import numpy as np
In [3]: import matplotlib.pyplot as plt

오브젝트 생성

데이터 구조 소개 섹션을 참조하십시오.

값 목록을 전달하여 시리즈를 생성합니다.

pandas가 기본 정수 인덱스를 생성합니다.

In [4]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])
In [5]: s
Out[5]: 
0    1.0
1    3.0
2    5.0
3    NaN
4    6.0
5    8.0
dtype: float64

datetime 인덱스와 레이블이 있는 열로 되어 있는 numpy 배열을 전달하여 DataFrame를 만듭니다.

In [6]: dates = pd.date_range('20130101', periods=6)
In [7]: dates
Out[7]: 
DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04',
               '2013-01-05', '2013-01-06'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')
In [8]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD'))
In [9]: df
Out[9]: 
                   A         B         C         D
2013-01-01  0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632
2013-01-02  1.212112 -0.173215  0.119209 -1.044236
2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929  1.071804
2013-01-04  0.721555 -0.706771 -1.039575  0.271860
2013-01-05 -0.424972  0.567020  0.276232 -1.087401
2013-01-06 -0.673690  0.113648 -1.478427  0.524988

직렬로 변환 할 수있는 dict 오브젝트을 전달하여 DataFrame을 만듭니다.

In [10]: df2 = pd.DataFrame({ 'A' : 1.,
   ....:                      'B' : pd.Timestamp('20130102'),
   ....:                      'C' : pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'),
   ....:                      'D' : np.array([3] * 4,dtype='int32'),
   ....:                      'E' : pd.Categorical(["test","train","test","train"]),
   ....:                      'F' : 'foo' })
   ....: 

In [11]: df2
Out[11]: 
     A          B    C  D      E    F
0  1.0 2013-01-02  1.0  3   test  foo
1  1.0 2013-01-02  1.0  3  train  foo
2  1.0 2013-01-02  1.0  3   test  foo
3  1.0 2013-01-02  1.0  3  train  foo

특정 dtypes를 가집니다.

In [12]: df2.dtypes
Out[12]: 
A           float64
B    datetime64[ns]
C           float32
D             int32
E          category
F            object
dtype: object

IPython을 사용하는 경우 열 이름(public 속성에 대해서)에 대한 탭 완성이 자동으로 활성화됩니다.

In [13]: df2.<TAB>
df2.A                  df2.boxplot
df2.abs                df2.C
df2.add                df2.clip
df2.add_prefix         df2.clip_lower
df2.add_suffix         df2.clip_upper
df2.align              df2.columns
df2.all                df2.combine
df2.any                df2.combineAdd
df2.append             df2.combine_first
df2.apply              df2.combineMult
df2.applymap           df2.compound
df2.as_blocks          df2.consolidate
df2.asfreq             df2.convert_objects
df2.as_matrix          df2.copy
df2.astype             df2.corr
df2.at                 df2.corrwith
df2.at_time            df2.count
df2.axes               df2.cov
df2.B                  df2.cummax
df2.between_time       df2.cummin
df2.bfill              df2.cumprod
df2.blocks             df2.cumsum
df2.bool               df2.D

출처

• http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html