[빅데이터분석기사] 판다스2 - 자료형, 컬럼, 삭제, 인덱싱/슬라이싱

1. 자료형변환

# 데이터 준비
data = {
    "메뉴":['아메리카노', '카페라떼', '카페모카', '카푸치노', '에스프레소', '밀크티', '녹차'],
    "가격":[4500.0, 5000.0, 5500.0, 5000.0, 4000.0, 5900.0, 5300.0],
    "칼로리":['10', '110', '250', '110', '20', '210', '0'],
}
df = pd.DataFrame(data)
df.info()

"메뉴"와 "칼로리"는 object형, "가격"은 float64형 인걸 알 수 있다.

자료형을 변경하기 위해선 df['변경할 컬럼명'] = df['변경할 컬럼명'].astype(변경할 자료형) 을 사용해주면 된다.

# float -> int
df['가격'] = df['가격'].astype(int)

# object -> float
df['칼로리'] = df['칼로리'].astype(float)

2. 새로운 컬럼 추가

# 값이 0으로 채워진 'new'라는 새로운 컬럼을 추가
df['new'] = 0

# 20% 할인가 추가
discount = 0.2
df['할인가'] = df['가격'] * (1-discount)

3. 데이터 삭제(컬럼, 행)

# 데이터프레임 열 제거
df = df.drop('컬럼명', axis=1)
df = df.drop('칼로리', axis=1)

# 데이터프레임 행 제거
df = df.drop(인덱스, axis=0)
df = df.drop(1, axis=0)

4. 인덱싱/슬라이싱(loc/iloc)

데이터프레임.loc[]: 라벨명(문자열) / 인덱스를 사용해서 인덱싱을 진행

데이터프레임.iloc[]: 인덱스를 사용해서 인덱싱 진행

# 0번째 행 인덱싱
df.loc[0]
df.iloc[0]

# 1번째 행 인덱싱
df.loc[0]
df.iloc[0]

• loc[인덱스명/컬럼명]
• iloc[인덱스 번호]

# '가격'열(0번째) 인덱싱
df.loc[:, '가격']
df.iloc[:, 0]

• loc[인덱스명, 컬럼명]
• iloc[인덱스 번호, 컬럼 번호]

# 여러 연속된 행과 연속된 열을 인덱싱하고 싶을 때,
# 1~2행 1~2('가격'~'칼로리')열을 인덱싱
df.loc[1:2, '가격':'칼로리']

df.iloc[1:3, 1:3] # iloc는 1이상 3미만으로 인식한다.
df.iloc[1:3, 1:] # 맨 끝까지 선택할거면 1: 처럼 숫자 넣지 않아도 된다.

• loc[포함할 시작 인덱스: 포함할 끝인덱스, '포함할 시작 컬럼명' : '포함할 끝 컬럼명']
• iloc[포함할 시작 인덱스 번호: 포함할 끝 인덱스 번호+1, 포함할 시작 인덱스 번호: 포함할 끝 인덱스 번호+1]

# 여러 분리된 행과 분리된 열을 인덱싱하고 싶을 때,
# 1행 1,3('메뉴','칼로리')열을 인덱싱
df.loc[1, ['메뉴','칼로리']]
df.loc[1, [1, 3]]

df.iloc[1, [1, 3]]

# 1,3행 1,3('메뉴','칼로리')열을 인덱싱
df.loc[[1,3], ['메뉴','칼로리']]
df.loc[[1,3], [1,3]]

df.iloc[[1,3], [1,3]]

• loc[[찾아야하는 행을 , 구분으로 넣기], [찾아야하는 열을 , 구분으로 넣기]]
• iloc[[찾아야하는 행의 인덱스 번호를 , 구분으로 넣기], [찾아야하는 열의 인덱스 번호를, 구분으로 넣기]]