Pandas 튜토리얼에 있는 Lessons for new pandas users_04에 대한 내용이다.

본 장에서는 새로운 열(columns)을 추가, 삭제하고, 데이터를 슬라이싱(slicing)하는 여러 가지 방법을 다룬다.



In [1]:

    
# 라이브러리 임포트하기
import pandas as pd



In [2]:

    
# 데이터셋 만들기
d = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame(d)
df



In [3]:

    
# 열(column)의 이름 변경하기
df.columns = ['Rev']
df



In [4]:

    
# 열(column) 추가하기
df['NewCol'] = 5
df



In [5]:

    
# 새로 만든 열(column) 수정하기
df['NewCol'] = df['NewCol'] + 1
df



In [6]:

    
# 열(column) 삭제하기
del df['NewCol']
df



In [7]:

    
# 두 개의 열(column) 추가하기
df['test'] = 3
df['col'] = df['Rev']
df



In [8]:

    
# 인덱스(index)의 이름 변경하기
i = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
df.index = i
df

loc 을 이용하여 데이터프레임의 일부를 선택할 수 있다.



In [9]:

    
df.loc['a']









    Out[9]:





Rev     0
test    3
col     0
Name: a, dtype: int64



In [10]:

    
# df.loc[inclusive:inclusive]
df.loc['a':'d']



In [11]:

    
# df.iloc[inclusive:exclusive]
df.iloc[0:3]

iloc은 loc와 달리 순서를 나타내는 정수형(integer) 인덱스만 받는다.

열(column) 이름을 사용하여 열을 선택할 수 있다.



In [13]:

    
df['Rev']









    Out[13]:





a    0
b    1
c    2
d    3
e    4
f    5
g    6
h    7
i    8
j    9
Name: Rev, dtype: int64



In [14]:

    
df[['Rev', 'test']]



In [16]:

    
# df.ix[row, columns]
# ix 함수 대체하기
# df.ix[0:3, 'Rev']
df.loc[df.index[0:3], 'Rev']









    Out[16]:





a    0
b    1
c    2
Name: Rev, dtype: int64



In [17]:

    
# ix 함수 대체하기
# df.ix[5:, 'col']
df.loc[df.index[5:], 'col']









    Out[17]:





f    5
g    6
h    7
i    8
j    9
Name: col, dtype: int64



In [18]:

    
# ix 함수 대체하기
# df.ix[:3, ['col', 'test']]
df.loc[df.index[:3], ['col', 'test']]

데이터프레임의 처음 또는 끝에 있는 관측치(observation)를 확인하려면 다음과 같이 하면 된다.



In [19]:

    
df.head()



In [20]:

    
df.tail()