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판다스(pandas) 기본 사용법 익히기 (dandyrilla.github.io) 참고

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행-index, 열 -columns

행에 해당하는 기준(첫번째 기준)인 인덱스를 index 라는 인수로 전달하며, 열에 해당하는 기준(두번째 기준)인 컬럼을 columns 이라는 인수로 전달합니다

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DataFrame의 인덱스를 보려면 .index 속성을, 컬럼을 보려면 .columns 속성을, 안에 들어있는 numpy 데이터를 보려면 .values 속성을 통해 확인하면 됩니다.

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.describe() 메소드는 생성했던 DataFrame 의 간단한 통계 정보를 보여줍니다.

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.T 속성은 DataFrame 에서 index 와 column 을 바꾼 형태의 DataFrame 입니다.

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.sort_index() 라는 메소드로 행과 열 이름을 정렬하여 나타낼 수도 있습니다.

정렬할 대상 축을 결정할 때에는 axis 를 이용합니다. axis=0 라고 써주면 인덱스를 기준으로 정렬하며(기본값), axis=1 라고 써주면 컬럼을 기준으로 정렬합니다. 정렬의 방향에 대한 파라미터는 ascending 를 이용합니다. ascending=True 는 오름차순 정렬을 하겠다는 것이고(기본값), ascending=False 는 내림차순 정렬을 하겠다는 의미입니다. 다음은 컬럼에 대하여 내림차순 정렬을 하는 예제입니다.

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] 슬라이싱 기능을 이용하는 방법입니다. 특정 ‘컬럼’의 값들만 가져오고 싶다면 df['A']와 같은 형태로 입력합니다. 이는 df.A와 동일합니다.

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index=false로 하면 세로 0,1,2, 목차가 없어짐

header=false는 위에 칼럼명 없어짐

index=True, header=True 는 디폴트값.

na_rep='-' 빈칸은 -로 표시됨

df.to_csv('friends.csv', index=True, header=True, na_rep='-')

df[a:b] 인덱스 a부터 b-1까지

df.loc[a.c] 인덱스 a부터 c까지

df_filtered=df[df.age>25]

df_filtered=df.query('조건 ')

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list로 할땐 df=pd.DataFrame.from_records(friend_list)

행은 모든행, 칼럼은 0부터 1까지만

df_filtered=df[[' ',' ']]

df.filter(items=['', ''])

칼럼명에 a가 들어간것

칼럼명이 b로 끝나는 것 axis= 축

regex ->정규표현식 : 특정한 규칙을 가진 문자열의 집합을 표현하는 데 사용하는 형식 언어이다.

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