Python Pandas Series 배열

Pandas

pandas 모듈 사용하기

import pandas as pd
# 주로 pandas를 줄여서 pd로 사용한다.

 

 

Series 생성하기

# Series생성
s1 = pd.Series([1,2,4,5,-6])
print(s1)

0    1
1    2
2    4
3    5
4   -6
dtype: int64

 

원하는 인덱스로 지정하여 Series생성

s2 = pd.Series([4,5,-6,1], index=['d','r','q','v'])
print(s2)

d    4
r    5
q   -6
v    1
dtype: int64

Series 값 확인하기

print(s2.values)

[ 4  5 -6  1]

Series index 확인하기

print(s2.index)

Index(['d', 'r', 'q', 'v'], dtype='object')

Series type 확인하기

print(s2.dtype)

int64

인구 Series 생성 / Series name / index name

s2015 = pd.Series([9904312,3448737,2890451,2466052],index=['서울', '부산', '인천', '대구'])
s2015.name = '인구'
s2015.index.name='도시'
print(s2015)


도시
서울    9904312
부산    3448737
인천    2890451
대구    2466052
Name: 인구, dtype: int64

Dictionary를 이용하여 Series생성

dic1 = {"서울": 9631482, "부산":3393191, "인천":2632035, "대구":1490158}
s2010 = pd.Series(dic1)
s2010.name='인구'
s2010.index.name='도시'
print(s2010)


도시
서울    9631482
부산    3393191
인천    2632035
대구    1490158
Name: 인구, dtype: int64

Series연산

print(s2010/1000000)
# 각 요소별로 연산이 가능하다. 결과값 bool
print(s2010>=3000000)


도시
서울    9.631482
부산    3.393191
인천    2.632035
대구    1.490158
Name: 인구, dtype: float64
도시
서울     True
부산     True
인천    False
대구    False
Name: 인구, dtype: bool

Series 인덱싱

print(s2010['인천'])
print(s2010[0])

# Series 형태 유지하면서 인덱싱
print(s2010[[2]])
print(s2010[['서울']])

# 인덱스나, 인덱스 명으로 티입은 통일 시켜야한다.
print(s2010[['서울','인천']])


2632035
9631482
도시
인천    2632035
Name: 인구, dtype: int64
도시
서울    9631482
Name: 인구, dtype: int64
도시
서울    9631482
인천    2632035
Name: 인구, dtype: int64

Series 슬라이싱

print(s2010[1:3])

# 라벨을 사용한 슬라이싱
print(s2010['부산':'인천'])


도시
부산    3393191
인천    2632035
Name: 인구, dtype: int64
도시
부산    3393191
인천    2632035
Name: 인구, dtype: int64

boolean 색인

print(s2015[s2015>2500000])

print(s2015[(s2015>=2500000) & (s2015<=5000000)])


도시
서울    9904312
부산    3448737
인천    2890451
Name: 인구, dtype: int64
도시
부산    3448737
인천    2890451
Name: 인구, dtype: int64

null값 확인

r = s2015-s2010
print(r[r.notnull()])
print('===')
print(r[r.isnull()])


도시
서울    272830
부산     55546
인천    258416
대구    975894
Name: 인구, dtype: int64
===
Series([], Name: 인구, dtype: int64)

데이터 수정, 추가, 삭제

r['대구'] = 10 # 수정
r['광주'] = 1435378 # 추가
del r['부산']
print(r)


도시
서울     272830
인천     258416
대구         10
광주    1435378
Name: 인구, dtype: int64