Pandas 강좌 5 - 연결 및 그룹핑

“10 minutes to pandas” 문서를 따라해보며 작성했습니다.

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/10min.html

2022. 02. 02  최초작성

2022. 03. 20

 

연결하기

concat 메소드를 사용하여 열방향으로 DataFrame을 연결합니다. 

 

import numpy as np import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape(2,4)) print(df1.shape) print(df1) print() df2 = pd.DataFrame(np.arange(8,16).reshape(2,4)) print(df2.shape) print(df2) print() df3 = pd.DataFrame(np.arange(16,24).reshape(2,4)) print(df3.shape) print(df3) print() df = pd.concat([df1, df2, df3]) print(df.shape) print(df) print()

concat 메소드를 사용하여 행방향으로 DataFrame을 연결합니다. 

 

import numpy as np import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape(2,4)) print(df1.shape) print(df1) print() df2 = pd.DataFrame(np.arange(8,16).reshape(2,4)) print(df2.shape) print(df2) print() df = pd.concat([df1, df2], axis=1) print(df.shape) print(df)

 

append 메소드 사용하여 DataFrame을 연결하는 방법입니다. 열 방향으로 연결됩니다.

 

import numpy as np import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape(2,4)) print(df1.shape) print(df1) print() df2 = pd.DataFrame(np.arange(8,16).reshape(2,4)) print(df2.shape) print(df2) print() result = df1.append(df2) print(result.shape) print(result)

 

경고문으로 append 대신에 concat을 사용하라는 메시지가 다음처럼 출력됩니다. 

 

/var/folders/hw/kk3pjps15015_hk0lq9wfjym0000gn/T/ipykernel_23042/4132674957.py:15: FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead.

  result = df1.append(df2)

그룹핑(Grouping) 하기

 

지정한 열의 값을 기준으로 그룹핑합니다.

 

import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame( {     "A": ["foo", "bar", "foo", "bar", "foo", "bar", "foo", "foo"],     "B": ["one", "one", "two", "three", "two", "two", "one", "three"],     "C": [   1, 2, 3, 4,   5, 6, 7, 8],     "D": [  -1,   -2, -3, -4,  -5,   -6, -7, -8], } ) print(df) print() # A열을 기준으로 그룹핑한 결과를 살펴봅니다. print(df.groupby("A").apply(print)) print() # A열을 기준으로 그룹핑한 결과에 sum() 메소드를 적용합니다. print(df.groupby("A").sum()) print() # B열을 기준으로 그룹핑한 결과를 살펴봅니다. print(df.groupby("B").apply(print)) print() # B열을 기준으로 그룹핑한 결과에 sum() 메소드를 적용합니다. print(df.groupby("B").sum())

 

두 개의 열을 기준으로 그룹핑합니다.

 

import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame( {     "A": ["foo", "bar", "foo", "bar", "foo", "bar", "foo", "foo"],     "B": ["one", "one", "two", "three", "two", "two", "one", "three"],     "C": [   1, 2, 3, 4,   5, 6, 7, 8],     "D": [  -1,   -2, -3, -4,  -5,   -6, -7, -8], } ) print(df) print() # A열, B열 기준으로 그룹핑한 결과를 살펴봅니다. print(df.groupby(["A", "B"]).apply(print)) print() # A열, B열 기준으로 그룹핑한 결과에 sum() 메소드를 적용합니다. print(df.groupby(["A", "B"]).sum()) --

Pandas 강좌 1 - Pandas 객체 생성

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