[Python] 판다스 (Pandas) 의 DataFrame 만들기

 

 

 

 

 

 

Pandas의 데이터 구조에는 Series와 DataFrame이 있다고

이전 글에서 말씀드렸습니다.

 

이번 글에서는 그중 DataFrame에 대해 다뤄보고자 합니다.

 

DataFrame은 2D 테이블로 생각할 수 있는데

열 이름과 행 레이블이 있는 엑셀 시트와 비슷합니다.

 

 

 

 

 

DataFrame 만들기

people_dict = {
    "weight": pd.Series([68, 83, 112], index=["alice", "bob", "charles"]),
    "birthyear": pd.Series([1984, 1985, 1992], index=["bob", "alice", "charles"], name="year"),
    "children": pd.Series([0, 3], index=["charles", "bob"]),
    "hobby": pd.Series(["Biking", "Dancing"], index=["alice", "bob"]),
}
people = pd.DataFrame(people_dict)
people

 

1

 

 

먼저 Series 객체의 Dictionary를 전달하여

DataFrame을 만들어볼 수 있습니다.

 

Series를 기반으로 DataFrame을 형성하는 경우

누락된 값은 NaN으로 표현되고 Series의 이름은 무시됩니다.

 

또한, 인덱스를 기반으로 자동 정렬 되며 이처럼 표와 같이

출력되는 것을 알 수 있습니다.

 

 

 

 

people_dict = {
    "weight": pd.Series([68, 83, 112], index=["alice", "bob", "charles"]),
    "birthyear": pd.Series([1984, 1985, 1992], index=["bob", "alice", "charles"], name="year"),
    "children": pd.Series([0, 3], index=["charles", "bob"]),
    "hobby": pd.Series(["Biking", "Dancing"], index=["alice", "bob"]),
}

d2 = pd.DataFrame(
        people_dict,
        columns=["birthyear", "weight", "height"],
        index=["bob", "alice", "eugene"]
     )
d2

 

2

 

열 리스트나 행 인덱스 레이블을

DataFrame 생성자에 넣으면 해당 열과 행으로 이루어진

데이터 프레임이 반환됩니다.

 

 

 

 

people = pd.DataFrame({
    "birthyear": {"alice":1985, "bob": 1984, "charles": 1992},
    "hobby": {"alice":"Biking", "bob": "Dancing"},
    "weight": {"alice":68, "bob": 83, "charles": 112},
    "children": {"bob": 3, "charles": 0}
})
people

 

3

 

딕셔너리의 딕셔너리 형태로도 만들 수 있습니다.

 

 

 

 

import numpy as np
import pandas as pd

values = [
            [1985, np.nan, "Biking",   68],
            [1984, 3,      "Dancing",  83],
            [1992, 0,      np.nan,    112]
         ]
d3 = pd.DataFrame(
        values,
        columns=["birthyear", "children", "hobby", "weight"],
        index=["alice", "bob", "charles"]
     )
d3

4

 

리스트로 DataFrame을 만들 수 있습니다.

 

리스트란 다양한 데이터 타입을 가질 수 있는 파이썬의

가장 기본적인 컨테이너 데이터 형식으로 [ ] 으로 생성됩니다.

 

 

 

 

 

d3_array = np.array(values)
print(d3_array)
print(type(d3_array))

d3 = pd.DataFrame(
        d3_array,
        columns=["birthyear", "children", "hobby", "weight"],
        index=["alice", "bob", "charles"]
     )
d3

 

5

 

Numpy로 DataFrame을 만드는 방식입니다.

 

array는 Numpy에서 제공되는 배열 데이터 타입입니다.

누락된 값을 지정할 때엔 np.nan을 사용합니다.

 

 

 

 

 

d4 = pd.DataFrame(
         d3,
         columns=["hobby", "children"],
         index=["alice", "bob"]
     )
d4

6

 

 

ndarray 대신에 DataFrame 객체를

전달할 수도 있습니다.