[Pandas] DataFrame : Create
본 포스팅은 Pandas의 DataFrame : Create부분에 관하여 정리하였습니다.
DataFrame
pandas의 DataFrame은 다음과 같은 특징을 가진다.
DataFrame은 각 열이Series객체로 이루어진 2차원 배열이다.DataFrame의 행은 다양한 속성 데이터들의 모음인 레코드(record)이다.
DataFrame 객체를 CRUD(Create, Read, Update, Delete)순서대로 나누어서 알아볼 것이며,
양이 많기에 포스팅마다 나누어 정리하였다. 해당 포스팅에서는 Create부분에 관해서 정리하였다.
DataFrame을 만들려면 다음과 같은 DataFrame()함수를 사용하며,
data 매개변수에는 다음의 것들이 인자로 들어갈 수 있다.
- 같은 길이로 이루어진
Series객체로 이루어진 리스트 - 같은 길이로 이루어진 1차원 배열들을 값으로 가지는 딕셔너리
- 같은 길이로 이루어진 1차원 배열로 이루어진 2차원 리스트
더불어, 시리즈와 동일하게 index와 columns 매개변수에 리스트 값을 전달하여 인덱스 라벨과 열 이름을 지정할 수 있다.
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pandas.DataFrame(data= ..., index = ..., columns = ...)
Series To DataFrame
Series 객체를 이용하여 DataFrame을 생성할 경우, Series의 공통된 index값이 column값으로 전환되어 이것을 기준으로 데이터 값이 위치되는 것을 확인할 수 있다. 더불어, DataFrame의 index값을 별도로 전달하지 않았기 때문에 정수형 위치 인덱스가 자동 생성되었다.
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# 시리즈로 이루어진 배열 데이터
Series_data1 = pd.Series({'a0':1, 'a1':4, 'a2':7})
Series_data2 = pd.Series({'a0':2, 'a1':5, 'a2':8})
Series_data3 = pd.Series({'a0':3, 'a1':6, 'a2':9})
Series_list_data = [Series_data1, Series_data2, Series_data3]
df1 = pd.DataFrame(Series_list_data)
print('[ 시리즈로 이루어진 배열 데이터 ]\n', df1)
print(type(df1))
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[ 시리즈로 이루어진 배열 데이터 ]
a0 a1 a2
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Dict To DataFrame
Dict데이터을 이용하여 DataFrame을 생성할 경우, 딕셔너리의 key값이 데이터프레임의 열로 위치되는 것을 확인할 수 있으며 , 각 열에는 해당 키값에 따른 리스트의 데이터 원소가 순차적으로 위치되었다. 더불어, 위에서와 달리 index값을 지정해주었기 때문에 인덱스 라벨이 지정되었다.
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# 딕셔너리 데이터
dict_data = { 'a0' : [1, 2, 3], 'a1' : [4, 5, 6], 'a2' : [7, 8, 9]}
df2 = pd.DataFrame(dict_data, index = ['c0', 'c1', 'c2'])
print('[ 딕셔너리 데이터 ]\n', df2)
print(type(df2))
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[ 딕셔너리 데이터 ]
a0 a1 a2
c0 1 4 7
c1 2 5 8
c2 3 6 9
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
2Dim List To DataFrame
2차원 리스트로 DataFrame 을 만드는 경우 순차적인 열 백터를 생성하는 다른 방법들과 조금 다르다. 2차원 리스트 내부의 1차원 리스트 원소는 각각 데이터프레임에서 하나의 행(혹은 레코드)에 배치되는 것을 확인할 수 있다. 더불어, 열 이름을 따로 지정하지 않았으며 정수가 자동 지정되었을 것이지만, columns 매개변수를 통해서 열 이름을 지정해주었다.
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# 2차원 리스트 데이터
list_data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
df2 = pd.DataFrame(list_data, columns = ['a0', 'a1', 'a2'])
print('[ 2차원 리스트 데이터 ]\n', df3)
print(type(df3))
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[ 2차원 배열 데이터 ]
a0 a1 a2
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>