파이썬 pandas 예제

이 튜토리얼은 팬더 DataFrames를 다룹니다, 기본 조작에서 고급 작업에, 당신이 이해하도록 가장 인기있는 질문의 11을 태클하여 -와 피하기 – 당신 전에 간 파이썬 의 의심. 팁 : 파이썬의 함수에 대해 더 알고 싶다면이 파이썬 함수 자습서를 복용하는 것이 좋습니다. 파이썬의 컨트롤 흐름에 대한 자세한 정보를 원한다면 언제든지 여기에서 읽을 수 있습니다. 당신은 목록으로 어떻게 할 것인가? 파이썬에서는 예제_list[1:4]와 같은 괄호로 만 슬라이스하십시오. 그것은 팬더에서 같은 방식으로 작동: 우리는 이전 예제에서 유지 arugment를 정의 하지 않았기 때문에 그것은 처음에 기본값. 즉, 두 행이 같은 경우 팬더는 두 번째 행을 삭제하고 첫 번째 행을 유지합니다. 마지막을 사용하면 반대의 효과가 있습니다: 첫 번째 행이 삭제됩니다. 아래 예제에서는 대괄호를 사용하여 DataFrame 의 한 열을 선택할 수 있습니다. 단일 브래킷 또는 이중 브래킷을 사용할 수 있습니다. 팬더 시리즈를 출력 하는 단일 브래킷, 더블 브래킷 팬더 DataFrame을 출력 하는 동안. 파이썬이 조건부 를 평가하는 방법을 알 수 있도록 평가를 괄호로 그룹화해야합니다.

언제나처럼, 당신은 어떤 의견, 노트, 제안이나 질문이있는 경우, 저를 작성하는 것을 망설이지 말라! 🙂 읽어 주셔서 감사합니다 나는 자연스럽게 귀여운 팬더의 사진과 질문으로 끝날 것입니다 – 당신이 선호하는, 거대한 팬더 또는 붉은 팬더??? 당신은 이미 질문 5에 대한 답변에 스태킹의 예를 보았다! 본질적으로 DataFrame을 쌓을 때 키가 커지는 것을 기억할 수 있습니다. 가장 안쪽 열 인덱스를 이동하여 가장 안쪽 행 인덱스로 만듭니다. 가장 안쪽에 가장 높은 수준의 행 레이블이 있는 인덱스가 있는 DataFrame을 반환합니다. 팬더 시리즈와 데이터 프레임은 또한 계산을 간단하게 다른 방법이 있습니다. 예를 들어 팬더를 사용할 수 있습니다. Series.mean 방법으로 시리즈의 평균을 찾을 수 있습니다: 따라서 데이터 정리에 대한 광범위한 작업 후 이제 원하는 파일로 저장할 준비가 되었습니다. 우리가 데이터에서 읽는 방법과 마찬가지로 팬더는 이를 저장하는 직관적 인 명령을 제공합니다 :이 모든 것이 매우 복잡해 보일 수 있습니다. 팬더의 기본 두 구성 요소는 시리즈와 DataFrame입니다. 파이썬에서 코딩 경험이 없다면 팬더를 배우기를 멀리해야합니다. 소프트웨어 엔지니어 수준에 있을 필요는 없지만 목록, tuples, 사전, 기능 및 반복과 같은 기본 사항에 능숙해야 합니다. 또한 위에서 언급 한 유사성으로 인해 NumPy에 익숙해지는 것이 좋습니다.

PostgreSQL, MySQL 또는 다른 SQL 서버에 데이터가 있는 경우 연결을 위해 올바른 파이썬 라이브러리를 가져와야 합니다. 예를 들어 psycopg2(링크)는 PostgreSQL에 연결하는 데 일반적으로 사용되는 라이브러리입니다. 또한 SQLite를 사용하여 여기에서했던 것처럼 파일 대신 데이터베이스 URI에 연결합니다. Jupyter 노트북은 전체 파일을 실행하는 것이 아니라 특정 셀에서 코드를 실행할 수 있는 기능을 제공합니다. 이렇게 하면 대규모 데이터 집합 및 복잡한 변환으로 작업할 때 많은 시간을 절약할 수 있습니다.