Pandas [Series]

[Pandas : Numpy 기반으로 작성된 라이브러리]

• Series 형태와 DataFrame 형태 존재

[Series]

• Series의 기본적인 구조

import numpy as np
import pandas as pd

s1 = pd.Series([1,2,56,77,90])
s1
#0     1
#1     2
#2    56
#3    77
#4    90
#dtype: int64

s1.sum()
#226

s1.mean()
#45.2

 

• 리스트와 튜플 형태로 Series를 생성

s2 = pd.Series(['홍길동','이말년','최영철','주우재'], name='출석부',
			index= ['하나','둘','셋','넷'])
s2
#하나    홍길동
#둘     이말년
#셋     최영철
#넷     주우재
#Name: 출석부, dtype: object

• Series는 값(Value)과 순서(index)로 구성되어 있다.
• Series는 여러 가지 Python 데이터 타입으로 생성이 가능하다.
• Series 자체에 name 기능을 이용해, 이름을 부여할 수 있다.

 

• Series의 Indexing

myObject = {"name":"최영철", "age":28, 'gender':'male', 'job':'engineer'}
person = pd.Series(myObject, name='Person')
person
#name           최영철
#age             28
#gender        male
#job       engineer
#Name: Person, dtype: object

person[0]
#'최영철'

person['job']
#'engineer'

person[:]
#name           최영철
#age             28
#gender        male
#job       engineer
#Name: Person, dtype: object

 

• 비교 연산자를 이용한 indexing

person == 'male'
#name      False
#age       False
#gender     True
#job       False
#Name: Person, dtype: bool

person[person == 'male']
#gender    male
#Name: Person, dtype: object