외부 라이브러리 설치
!pip install pandas
series형태의 데이터 생성
pd.Series()
pd_list = pd.Series([5000, 6000, 6500, 6500],
index=["아메리카노", "카페라떼", "카페모카", "카푸치노"])
print(pd_list)
DataFrame 형태의 데이터 생성
_value = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
_index = ['a', 'b', 'c']
_column = ['A', 'B', 'C']
pd_df = pd.DataFrame(_value, index = _index, columns= _column)
print(pd_df)
DataFrame의 value,index,column의 값을 출력
print("데이터프레임의 value = ", pd_df.values)
print("데이터프레임의 index = ", pd_df.index)
print("데이터프레임의 column = ", pd_df.columns)
딕셔너리 형태의 데이터를 데이터 프레임의 형태로 변경
_values = {
"name" : ["A", "B", "C"],
"age" : [20, 30, 40],
"phone" : ["01012345678", "01098765432", "01011115555"]
}
print(_values["name"])
pd_df_2 = pd.DataFrame(_values)
print(pd_df_2)
상단의 행을 기준으로 출력을 하는 head(n)
상단부터 n번째까지 출력하는 함수
pd_df_2.head(2)
하단부터 n번째까지 출력하는 함수 -> tail()
pd_df_2.tail(2)
컬럼을 기준으로 출력
pd_df_2[["age", "phone"]]
pandas를 이용해서 외부 파일을 로드
csv파일을 로드 -> read_csv(파일경로/파일명)
df = pd.read_csv("example.csv")
df
경로 지정
상위 폴더에 있는 ../
csv 폴더로 이동하여 csv/
example.csv 파일을 pandas를 이용하여 로드
df2 = pd.read_csv("../csv/example.csv")
df2
상위 폴더로 이동해서 csv폴더에 num_2폴더안에 있는
drinks.csv파일 로드
df3 = pd.read_csv("../csv/num_2/drinks.csv")
df3