AI 인공지능 수학 공부일지 3. 판다스 pandas 모듈

두 개의 모듈을 추가로 설치하고 이번 포스팅에는 판다스 모듈만 정리해볼게요. 

 

1. pandas
2. openpyxl

 

 

설치하는 방법은 지난 번 포스팅을 참고해주세요. 

https://blue-dot.tistory.com/32

AI 인공지능 수학 공부일지 1. 파이썬 개발 환경 아나콘다Anaconda 설치하기, 주피터 Jupyter 실행하기

 

데이터 구조를 분석하는 판다스의 데이터 프레임에 대해서 알아볼게요. 

데이터의 가장 흔한 형태 중 하나는 바로 '행과 열'의 2차원 구조입니다. 
파이썬 외부 모듈 pandas 는 행과 열 형태로 데이터를 관리하는 클래스 DataFreame 을 제공합니다.

이를 활용하면 데이터를 쉽게 관리할 수 있을 뿐 아니라, 행열 기반의 다른 형식으로 변환하는 작업 또한 쉽게 처리할 수 있습니다.

일반적으로 행의 개수는 데이터의 개수를, 열의 개수는 데이터가 가진 항목의 수를 의미합니다. 

 

파이썬의 딕셔너리와 리스트는 파이썬에 한정적이기 때문에 다른 곳에서 범용적으로 사용하기 위해 

행열구조로 바꿔서 내보낼 수 있습니다. 

그럼 데이터 프레임 만들기 가장 기본적인 방법부터 해볼게요. 

 

● 딕셔너리 베이스입니다. (파이썬의 기본 데이터 베이스) 

딕셔너리 베이스는 딕셔너리의 값이 열로 표현됩니다.

import pandas as pd

#데이터프레임 만들기 방법 1. 딕셔너리 베이스 

numbers = {
    "odd" : [1, 3, 5, 7],
    "even": [2, 4, 6, 8]
}

# 행과 열 형태로 변환!
# index : 행이름 리스트를 전달하는 매개변수 

df = pd.DataFrame(numbers, index=["숫자1","숫자2","숫자3","숫자4"])
print(df)

결과값

     odd  even
숫자1    1     2
숫자2    3     4
숫자3    5     6
숫자4    7     8

딕셔너리 키가 열 위에 표현이 됩니다. 

열 위에 표시되는 데이터 이름을 head 라고 합니다. 

즉, 딕셔너리의 키 이름은 헤더로 사용이 됩니다. 

 

숫자1, 2, 3, 4로 표현된 열의 이름도 index=[] 로 바꿀 수 있습니다. 

 

 

● 두 번째로 리스트 베이스 입니다. 

리스트 베이스는 행으로 표현됩니다. 

 

import pandas as pd

# 데이터 프레임 만들기 방법 2. 리스트 베이스 

numbers = [
    [1, 3, 5, 7],
    [2, 4, 6, 8]
]

# columns 는 열 이름을 지정하는 매개변수 

df= pd.DataFrame(numbers, index=["홀수", "짝수"],
                 columns=["숫자1", "숫자2", "숫자3", "숫자4"])
                 
print(df)

결과 값은 이렇게 나옵니다. 

숫자1  숫자2  숫자3  숫자4
홀수    1    3    5    7
짝수    2    4    6    8

pandas 데이터는 엑셀과 비슷한 프레임 구조를 가지고, 엑셀 파일로 전환도 용이합니다.

 

그럼 pandas 데이터를 어떻게 접근하는지 직접 해볼게요.

열에 접근할 때에는 그냥 [] <- 대괄호로 인덱스에 접근할 수 있고

행에 접근할 때에는 .iloc (index location) 으로 접근해야 합니다. 

 

import pandas as pd

stocks = [
    ["삼성전자", 56000],
    ["카카오", 49000],
    ["이엔소프트", 31000]
]

sdf = pd.DataFrame(stocks)


# 요소 접근하기 . 키를 이용해서 접근이 가능

print(sdf[0])  # 열 접근 
print("\n")
print(sdf.iloc[0])  # 행 접근index location 
print("\n")
print(sdf.iloc[1,1])   # 하나의 자료에 접근하는 방법 1행 2열 접근 
print("\n")

# 접근 방법과 동일하게 변경도 할 수 있다. 

sdf[0] = ["lg화학","한화생명","국민카드"] 
print(sdf)
print("\n")
sdf[2] = [200, 300, 400] # 열 추가 
print(sdf)

sdf.to_excel("stock.xlsx")  # 하위 폴더에 엑셀로 변환해서 저장

값은 아래와 같습니다. 

0     삼성전자
1      카카오
2    이엔소프트
Name: 0, dtype: object


0     삼성전자
1    56000
Name: 0, dtype: object


49000


      0      1
0  lg화학  56000
1  한화생명  49000
2  국민카드  31000


      0      1    2
0  lg화학  56000  200
1  한화생명  49000  300
2  국민카드  31000  400

여기까지 확인하고 다음은 Numpy를 해볼게요!