1. Intro
지난 시간에는 열(=Column)을 다루는 것을 배웠다. 구체적으로는 열을 선택하는 방법, 추가하는 방법, 삭제하는 방법을 배웠다. 이번에는 행을 다루는 것을 배워보도록 해보자.
[지난 글]
2019/11/12 - [Python/[Python] 데이터 전처리] - [파이썬] 판다스 활용 데이터 전처리 - 행 다루기
우선 지난 챕터와 마찬가지로 연습용 데이터를 만들어보도록 하자. 학생들의 이름을 변수로 추가하도록 한다.
import pandas as pd
exam_dic = {'이름' : ['Evan', 'Chloe', 'Alice', 'John'],
'국어' : [80, 70, 90, 87],
'영어' : [100, 80, 50, 90],
'수학' : [85, 75, 65, 100],
'과학' : [89, 67, 90, 85]}
data = pd.DataFrame(exam_dic)
print(data) 이름 국어 영어 수학 과학
0 Evan 80 100 85 89
1 Chloe 70 80 75 67
2 Alice 90 50 65 90
3 John 87 90 100 85
2. 행 다루기
행을 다루는 방법은 여러가지가 있는데, 대표적으로 말하면 크게 3가지가 존재한다.
- 행 선택(Selection)
- 행 추가(Addition)
- 행 삭제(Deletion)
이제 본격적으로 차례대로 하나씩 진행하도록 해본다.
2.1 행 선택
판다스에서 행을 선택하는 방법은 loc[]을 사용한다. 먼저 `loc[]`을 사용하여 Chloe을 선택 해보자.
data.loc[1]이름 Chloe
국어 70
영어 80
수학 75
과학 67
Name: 1, dtype: object이번에는 Alice를 선택해보자.
data.loc[2]이름 Alice
국어 90
영어 50
수학 65
과학 90
Name: 2, dtype: object위 데이터의 문제점은 이름으로 행을 추출하는 것이 아니라 숫자로 선택해야 한다는 점이다. 데이터가 많아지면 특정행을 추출하기가 매우 어려워지기 때문에 데이터에 '이름'열을 새로운 인덱스로 지정하겠다. 이 때에는 set_index('새로운_인덱스_열', inplace=True)을 추가하면 된다.
data.set_index('이름', inplace=True)
print(data) 국어 영어 수학 과학
이름
Evan 80 100 85 89
Chloe 70 80 75 67
Alice 90 50 65 90
John 87 90 100 85이름이 새로운 인덱스로 변환된 것을 확인할 수 있다. 이제 다시 Chloe와 Alice를 선택해본다.
data.loc['Chloe']국어 70
영어 80
수학 75
과학 67
Name: Chloe, dtype: int64data.loc['Alice']국어 90
영어 50
수학 65
과학 90
Name: Alice, dtype: int64만약 2개 이상의 행을 선택하고 싶다면 data.loc[['행이름1', '행이름2', ..., '행이름N']]와 같은 형태로 지정하면 이번에는 시리즈 객체가 아닌 데이터프레임으로 반환한다.
Chloe와 Alice를 동시에 선택하도록 해본다. 코드로 확인해보자.
data.loc[['Chloe', 'Alice']] 국어 영어 수학 과학
이름
Chloe 70 80 75 67
Alice 90 50 65 90
위에서 보는 것처럼 데이터프레임으로 반환된 것을 볼 수 있다. 범위 슬라이싱과 같은 고급 기술도 있지만, 이 부분은 실무 데이터와 함께 적용하는 것으로 일단 남겨둔다.
2.2 행 추가
열을 추가하는 것은 엑셀을 쉽게 떠올리면 매우 쉽다. 간단하게 문법을 소개하면 data['새로운 행 이름'] = 데이터 값 와 같으며, 이 때 데이터 값을 잘 다뤄야 한다.
이번에는 Chris라는 학생을 추가하도록 해본다. 이 때 주의해야 하는 점은 새로운 행을 추가할 때는 data.loc['새로운_인덱스_이름']으로 시작해야 한다는 점이다. 그리고, 입력값의 열의 이름이 동일한지 확인해봐야 한다.
data.loc['Chris'] = [90, 85, 80, 50]
print(data) 국어 영어 수학 과학
이름
Evan 80 100 85 89
Chloe 70 80 75 67
Alice 90 50 65 90
John 87 90 100 85
Chris 90 85 80 50약에 새로운 데이터프레임이 있다고 한다면 어떻게 합쳐야 할까? 이 때에는 pandas.concat([data, new_row])과 같은 형태로 진행하면 된다. 두개 Row가 있는 데이터프레임을 만든 후 행을 합치는 것을 진행해보겠다.
exam_dic2 = {'국어' : [80, 70],
'영어' : [100, 80],
'수학' : [85, 75],
'과학' : [89, 67]}
new_row = pd.DataFrame(exam_dic2, index=['대한이', '민국'])
data2 = pd.concat([data, new_row])
print(data2) 국어 영어 수학 과학
Evan 80 100 85 89
Chloe 70 80 75 67
Alice 90 50 65 90
John 87 90 100 85
Chris 90 85 80 50
대한이 80 100 85 89
민국 70 80 75 672.3 행 삭제
행을 삭제하는 방법은 drop함수를 사용하는 방법이다. drop 함수를 사용 시, 각 행의 이름 또는 위치 숫자를 입력하여 제거하면 된다. Evan과 Chloe 행을 제거해보자.
data.drop(["Evan", "Chloe"], inplace = True)
data 국어 영어 수학 과학
이름
Alice 90 50 65 90
John 87 90 100 85
Chris 90 85 80 50
지금까지 데이터프레임의 행(=Row)을 다루는 가장 기본적인 과정을 다루었다. 물론, 실무에서는 고급기술이 더 많이 사용되기는 하지만, 언제나 기초가 중요하기 때문에 기본적인 함수의 사용법에 대해 익히기를 바란다.
다음 시간에는 행과 열을 동시에 사용하여 데이터를 다루는 방법을 배우도록 하겠다.
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