Python 9. Series & DataFrame

파이썬 기초 익히기9

Q105. 상위 데이터 셋의 정보를 활용하여 데이터 프레임을 생성하시오

import pandas as pd
df =pd.DataFrame({"evolution" : ['Ivysaur','Charmeleon','Wartortle','Metapod'],
				  "hp" : [45, 39, 44, 45],
                  "name" : ['Bulbasaur', 'Charmander','Squirtle','Caterpie],
                  "pokedex" : ['yes', 'no','yes','no'],
                  "type" : ['grass', 'fire', 'water', 'bug']})
df

 

Q106. 컬럼의 순서를 name, type, hp, evolution, pokedex로 변경하시오

## 컬럼을 한번에 여러 개 출력할 때는 []로 한번 더 묶어주기!
df = df[["name","type","hp","evolution","pokedex"]]
df

 

Q107. 새로운 컬럼을 생성하고 임의의 값을 할당하시오

## place가 새로운 컬럼 이름
df['place'] = ['sea','mountain','lake','forest']
df

 

Q108. 각 컬럼에 대한 타입을 확인하시오

df.info()
#df.dtypes

 

Q109. hp가 40이상인 데이터를 출력하시오

df[df.hp >= 40]

 

Q110. 전체 데이터 셋 중에서 name과 type만 출력하시오

df[["name","type"]]

 

Q111. 데이터 세트에 인덱스를 one, two, three, four로 변경하시오. (새로운 객체에 할당 할 것)

df2 =df.copy()
df2.index = ['one', 'two', 'three', 'four']
df2

✔ df2 = df를 쓰면 df2의 변경내용이 df에도 반영이 됨

✔ copy()를 쓰자!

 

Q112. name을 인덱스로 설정하시오

df2.set_index('name',inplace = True) ## inplace=True를 써야 반영됨
df2

 

Q113. 데이터 세트를 csv파일로 저장하시오

df2.to_csv('sample.csv')

# 저장경로 확인방법
# import os
# os.getcwd()
# # os.chdir('특정경로')

 

Q114. 아래와 같이 새로운 데이터 프레임을 생성하고, 기존 데이터 프레임과 병합하시오

 

new_df = pd.DataFrame({"name": ['Pikachu'],
                        "type": ['electric'],
                        "hp": [35],
                        "evolution": ['Raichu'],
                        "pokedex": ['yes'],
                        "place": ['forest']})
new_df

Ans = pd.concat([df,new_df],axis = 0).reset_index(drop=True)
Ans

 

Q115. Ans에서 place 1번째와 3번째 row에 NaN값을 입력하시오

#1
import numpy as np
Ans.loc[[0,2],'place'] = np.nan
Ans
## loc의 0,2는 index값 


#2
Ans['place'].iloc[[0,2]] = np.nan
Ans
## 근데 이렇게 하면 warning 뜸(1번 방법으로 하자)