[DS_study] pandas 기초, DataFrame 선언 및 정보 탐색

1.  쥬피터 안에서도 다큐멘터리를 볼 수 있습니다.

괄호 안에서 shift tab을 누르면 다음과 같이 함수에 대한 document가 뜹니다.

이걸 Docstring 이라 한다고 합니다.

DataFrame에는 index, value, column  기본적으로 세 인자가 필요합니다.

 

2. DataFrame을 하나 만들어주겠습니다.

data = np.random.randn(6,4)                  # 표준정규분포에서 샘플링한 난수, 6x4 행렬
dates = pd.date_range("202101",periods=6)    # index를 맡을 6일치 날짜 데이터
col = ["A","B","C","D"]                  # columns 를 맡는 문자 4개

df = pd.DataFrame(
	data , index=dates, columns = col
)

 

3.  데이터 프레임 정보를 탐색합니다.

 

df.head()         # 앞에서 5줄을 보여줍니다.

 

df.tail()             # 뒤에서 5줄을 보여줍니다.

 

df.index               # 데이터프레임의 인덱스를 가져옵니다.
df.columns             # 데이터프레임의 칼럼을 가져옵니다.
df.values              # 데이터프레임의 values를 가져옵니다.

 

df.info()                     # 데이터프레임의 info를 간략히 보여줍니다.

 

df.describe()                   # 데이터 프레임의 기술 정보 확인

 

 

🌮 배운 코드 정리

data = np.random.randn( x행, y열)          # 표준정규분포에서 샘플링한 난수로 만든 행렬
dates = pd.date_range('시작날짜', periods = 몇일 동안)

df = pd.DataFrame(                                      # 데이터프레임을 만듭니다.
	date, index = dates, columns=["A","B","C","D"]
)

df.head()
df.tail()

df.index                   # 인덱스를 보여줍니다.
df.columns                 # 칼럼을 보여줍니다.
df.values                  # values를 보여줍니다.

df.info()                  # df에 할당된 것에 대한 정보를 간략히 보여줍니다.
df.describe()              # 데이터 프레임의 기술통계를 확인합니다. ( 갯수, 평균, 분산, 제 4분위, min, max 를 보여줍니다. )