데이터프레임, 넘파이 함수정리

* 넘파이는 np, 판다스는 pd

import numpy as np
import pandas as pd

 

결측치

함수	설명	리턴값	비고
np.isnan(data)	data값이 nana값이면 True를 반환	True or False	sosoeasy.tistory.com/188
df.fillna({"col":df["col"].mean()})	"col"컬럼의 결측치를 평균으로 대체	df	-

 

데이터변환 (data transformation)

함수	설명	리턴값	비고
array.shape	데이터의 모양을 확인	튜플형태로	sosoeasy.tistory.com/187?category=891523
array.reshape(n,m)	데이터 차원을 n,m으로 변환	있음	sosoeasy.tistory.com/187?category=891523
np.concatenate((A,B),axis=0 or 1)	데이터를 세로(axis=0) 혹은 가로(axis=1)로 붙이기	있음	sosoeasy.tistory.com/187?category=891523

 

인덱싱

- iloc(index로)

함수	설명	리턴값	비고
array[:,c]	c열만 접근	있음	sosoeasy.tistory.com/187?category=891523
train_x.iloc[[1,2,3,4]]	데이터프레임에서 row 번호로 접근	데이터프레임	https://sosoeasy.tistory.com/477
df.iloc[:,:3]	3번 칼럼까지 반환	데이터프레임	https://sosoeasy.tistory.com/477
df.iloc[2:3,[4,6]]	연속된 값은 무괄호, 비연속된 값은 괄호	데이터프레임	-

- loc(label로)

함수	설명	리턴값	비고
array[:,c]	c열만 접근	있음	sosoeasy.tistory.com/187?category=891523
df.loc[인덱스][컬럼명]	loc로 인덱스, 컬럼명으로 접근	값	https://sosoeasy.tistory.com/477
df.loc[df["col"]=="x"]	col 컬럼의 값이 x 인것 찾기	데이터프레임	https://sosoeasy.tistory.com/477
df.loc[:, [col for col in df.columns if col != "except_col"]]	특정 컬럼 제외하기	데이터프레임	sosoeasy.tistory.com/476
df.loc[i]	행단위 읽기	판다스 series

 

파일 입출력

함수	설명	리턴값	비고
df.read_csv("file_name")	파일을 읽어와서 df형식으로 바꿈	df	sosoeasy.tistory.com/184?category=891523
df.to_csv("file_name",mode="w")	파일 쓰기	없음	sosoeasy.tistory.com/184?category=891523

 

특성 추출

함수	설명	리턴값	비고
np.array.max()	nparray에서 최댓값 추출 (2차원이상일때도 최댓값 반환)	최댓값

 

데이터 프레임 관련 함수

함수	설명	리턴값	비고
df=pd.DataFrame(data=[[1,2],[3,4]], columns=["a","b"])	새로운 데이터프레임 만들기	데이터프레임	sosoeasy.tistory.com/465
df=df.append({"column":value},ignore_index=True)	데이터 추가	데이터프레임	sosoeasy.tistory.com/466
df.columns	컬럼확인	판다스 index	-
df.columns=["a","b"...]	컬럼 수정 or 초기화	-	-
df.head(n), df.tail(n)	상위, 하위 n개 보기	데이터프레임	sosoeasy.tistory.com/467
df.dtypes	모든 컬럼 데이터타입 보기	판다스 series	sosoeasy.tistory.com/468
df.info()	타입, 결측치 개수 확인	데이터프레임	sosoeasy.tistory.com/467
df.describe()	요약통계량 반환	데이터프레임	sosoeasy.tistory.com/467
newDf=pd.concat((df1,df2))	데이터프레임 세로로 이어붙이기 (컬럼개수, 이름은 같아야함)	데이터프레임	sosoeasy.tistory.com/469
newDf=pd.concat([df1,df2],axis=1)	데이터프레임 가로로 이어붙이기 (row개수는 같아야함)	데이터프레임	sosoeasy.tistory.com/469
df['Survived'].value_counts()	특정 att에서 도매인별 개수를 카운트	판다스 series	sosoeasy.tistory.com/470
df.isnull()	값이 결측치이면 true, 아니면 false	데이터프레임	sosoeasy.tistory.com/471
df.groupby(['a','b'])['a'].count()	a를 기준으로 b의 개수를 셈	판다스 series	sosoeasy.tistory.com/472
df.set_index('데이터프레임의 인덱스로 설정할 att의 이름', inplace=True)	데이터프레임의 index설정	-	sosoeasy.tistory.com/473
df[["column1","column2"]]	특정 속성을 데이터프레임으로 보기	데이터프레임	sosoeasy.tistory.com/474
pd.get_dummies(df['column'])	더미데이터 만들기(원핫코딩)	데이터프레임	sosoeasy.tistory.com/475
df.sort_values(by="정렬기준이 될 변수 이름", ascending=True) #ascending:오름차순여부	정렬	데이터프레임	-
df.nunique()	컬럼별 유일한 값 개수	판다스 series	https://sosoeasy.tistory.com/489
df["gender"].unique()	유일한 값 반환	넘파이 array	https://sosoeasy.tistory.com/489
df[컬럼].apply(함수)	특정 컬럼에 함수를 적용해 주는 함수	판다스 series	https://sosoeasy.tistory.com/559
df[(df[col]==3) &(df[col]==4 | df[col]==6) &(df[col]==5)]	조건에 맞게 추출 괄호로 묶어줘야 함	데이터프레임
df.col.str.split(pat="문자",expand=True)	col을 "문자"를 기준으로 split한 후 데이터프레임으로 반환	데이터프레임	https://sosoeasy.tistory.com/582