Python Data Analysis Library - Pandas 1

• 구조화된 데이터의 처리를 지원하는 Python 라이브러리
• panel data -> pandas
• 고성능 array 계산 라이브러리인 numpy와 통합하여, 강력한 “스프레드시터”처리 기능을 제공
• 인덱싱, 연산용 함수, 전처리 함수 등을 제공함
• 데이터 처리 및 통계 분석을 위해 사용
• Tabular Data 처리에 최적화
• 

Pandas 사용법

데이터 로딩

import pandas as pd

data_url = ".."
df_data = pd.read_csv(data_url, sep= '\s+', header=None)
df_data.header(n=10)

# 데이터의 컬럼을 지정할 수 있음
df_date.columns = ["1", "2", "3", "4", "5"...]

series

pandas의 구성

• Series : DataFrame 중 하나의 Column에 해당하는 데이터의 모음 Object
  • column vector를 표현하는 object
• DataFrame : Data Table 전체를 포함하는 Object

list_data = [1, 2, 3, 4, 5]
example_obj = Series(data = list_data)
example_obj
# 0 1
# 1 2
# 2 3
# 3 4
# 4 5

• numpy.ndarray의 subclass

list_data = [1, 2, 3, 4, 5]
list_name = ["a", "b", "c", "d", "e"]
example_obj = Series(data = list_data, index=list_name)
example_obj
# a 1
# b 2
# c 3
# d 4
# e 5

• dict type도 가능

dict_data = {"a":1, "b": 2, "c": 3, "d", 4, "e":5}
example_obj = Series(dict_data, dtype=np.float32, name="exameple_data")
#name : series 이름 설정
# a 1.0
# b 2.0
# c 3.0
# d 4.0
# e 5.0
example_obj["a"]
# 1.0
example_obj["a"] = 3.2
example_obj["a"]
# 3.2
example_obj = example_obj.astype(int)
# a 3
# b 2
# c 3
# d 4
# e 5
exmaple_obj.values
# array([3, 2, 3, 4, 5], dtype=int)
exmaple_obj.index
Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')

dataframe memory

• Series : DataFrame 중 하나의Column에 해당하는 데이터의 모음 Object
• DataFrame : Data Table 전체를 포함하는 Object

	foo	bar	baz	qux
A	0	x	2.7	True
B	4	y	6	True
C	8	z	10	False
D	-12	w	NA	False
E	16	a	18	False

# columns : foo, bar, baz, qux
# index : A, B, C, D, E

raw_data = {'first_name' : ['Jason', 'Molly', 'Jake', 'Amy'],
'last_name' : ['Miller', 'Jacobson', 'Ali', 'Milner'],
'age' : [42, 52, 36, 24],
'city' : ['San Francisco', 'Baltimore', 'Miami', 'Douglas']}

df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['first_name', 'last_name', 'age', 'city'])
df

	first_name	last_name	age	city
0	Jason	Miller	42	San Francisco
1	Molly	Jacobson	52	Baltimore
2	Jake	Ali	36	Miami
3	Amy	Milner	24	Douglas

dataframe indexing

• loc : index의 이름
• iloc : index의 number

df.loc[1]
# first_name Molly
# last_name  Jacobson
# age 52
# city Baltimore

df['age'].iloc[1:]
1 52
2 36
3 24

loc과 iloc의 차이

s = pd.Series(np.nan, index = [49, 48, 47, 46, 45, 1, 2, 3, 4, 5])
s.loc[:5]
# 49 NaN
# 48 NaN
# 47 NaN
# 46 NaN
# 45 NaN
# 1 NaN
# 2 NaN
# 3 NaN
# 4 NaN
# 5 NaN
s.iloc[:3]
# 49 NaN
# 48 NaN
# 47 NaN

data handling

df.debt = df.age > 40

	first_name	last_name	age	city	debt
0	Jason	Miller	42	San Francisco	True
1	Molly	Jacobson	52	Baltimore	True
2	Jake	Ali	36	Miami	False
3	Amy	Milner	24	Douglas	False

values = Series(data=["M", "F", "F"], index=[0, 1, 3])
df["sex"]= value

	first_name	last_name	age	city	debt	sex
0	Jason	Miller	42	San Francisco	True	M
1	Molly	Jacobson	52	Baltimore	True	F
2	Jake	Ali	36	Miami	False	NaN
3	Amy	Milner	24	Douglas	False	F

# 데이터 삭제1
del df["debt"]
df

	first_name	last_name	age	city	sex
0	Jason	Miller	42	San Francisco	M
1	Molly	Jacobson	52	Baltimore	F
2	Jake	Ali	36	Miami	NaN
3	Amy	Milner	24	Douglas	F

# 데이터 삭제2
df.drop("debt", axis=1)

selection & drop

Selection with column names

df[['account', 'street', 'state']].head(3)

	account	street	state
0	211829	34456 Seean Highway	texas
1	320563	1311 Alvis Tunnel	NorthCarolina
2	648336	62184 Schamberger Underpass Apt.231	Iowa

!conda install --y -c anaconda xlrd

basic, loc, iloc selection

df[['name', 'street']][:2]
df.loc[[211829, 320563]], ['name', 'street']
df.iloc[:2][:2]

df.reset_index(drop = True)
# 기존의 index를 지우고 새롭게 인덱스 생성

df.drop(1) # index number 1을 삭제(원래 데이터프레임은 변경X)
df.drop("city", axis=1) # column을 기준으로 삭제
df.drop("city", axis=1, inplace= True) # 원래 데이터프레임도 변경

DataFrame operation

series operation

df1 = DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3), columns = list("abc"))

	a	b	c
0	0	1	2
1	3	4	5
2	6	7	8

df2 = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4), columns = list("abcd"))

	a	b	c	d
0	0	1	2	3
1	4	5	6	7
2	8	9	10	11
3	12	13	14	15

df1 + df2

	a	b	c	d
0	0.0	2.0	4.0	NaN
1	7.0	9.0	11.0	NaN
2	14.0	16.0	18.0	NaN
3	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

df1.add(df2, fill_value= 0)

	a	b	c	d
0	0.0	2.0	4.0	3.0
1	7.0	9.0	11.0	7.0
2	14.0	16.0	18.0	11.0
3	12.0	13.0	14.0	15.0

s2 = Series(np.arange(10, 14))
df2.add(s2, axis=0)

lambda, map, apply

map for series

• pandas의 series type의 데이터에도 map 함수 사용 가능
• function 대신 dict, sequence형 자료 등으로 대체 가능

s1 = Series(np.arange(10)) # 0부터 9까지 생성
s1.head(5)
s1.map(lambda x: x**2).head(5)
# 0 0
# 1 1
# 2 4
# 3 9
# 4 16

z = {1: 'A', 2: 'B', 3: 'C'}
s1.map(z).head(5)
# 0 NaN
# 1 A
# 2 B
# 3 C
# 4 NaN
# 없는 값은 NaN

example

• 성별 str을 -> 성별 code(0, 1)로 바꾸기

df = pd.read_csv("wages.csv")
df["sex_code"] = df.sex.map({"male":0, "female": 1})

df.sex.replace({"male":0, "female": 1})

df.sex.replace(["male", "female"],[0, 1], inplace=True)

apply for dataframe

• map과 달리, series 전체(columns)에 해당 함수를 적용
• 입력 값이 series 데이터로 입력 받아 handling 가능

	earn	height	age
0	79571.299011	73.89	49
1	96396.988643	66.23	62
2	48710.666947	63.77	33
3	80478.096153	63.22	95
4	82089.345398	63.08	43

df_info = df[["earn","height","age"]]

f = lambda x : x.max() - x.min()
df_info.apply(f)

applymap for dataframe

• series 단위가 아닌 element 단위로 함수를 적용함

f = lambda x : -x
df_info.applymap(f).head(5)

Pandas built-in functions

describe

• Numeric Type 데이터의 요약 정보를 보여줌
  • count, mean, std, min 25%, 50%, 75%, max

unique

• series data의 유일한 값을 list를 반환함

df.race.unique()
# array(['white', 'other', 'hispanic', 'black'], dtype=object)
### sum
```python
df.sum(axis=0)
#  column 별로 sum
df.sum(axis=1)
# row 별로 sum

isnull

• column 또는 row 값의 NaN 값의 index를 반환함

df.isnull().sum()
# 비어져 있는 값의 합

sort_values

• column 값을 기준으로 데이터를 sorting

df.sort_values(["age", "earn"] ascending=True).head(10)
# 오름차순 정렬

Correlation & Covariance

• 상관계수와 공분산을 구하는 함수
• corr, cov, corrwith

```python df.age.corr(df.earn) df.age.cov(df.earn) df.corrwith(df.earn)

15세 ~ 45세 사이의 나이와 소득관의 상관관계

df.age(df.age < 45)&(df.age > 15).corr(df.earn)