Pandas의 기초 - Series와 DataFrame 만들기

1. Python 자료형을 활용

import Pandas as pd  # pandas 라이브러리 임포트, 별칭 pd

sample_cate = ["짜장면", "짬뽕", "볶음밥"] # 리스트
sample_price = [7000, 7500, 7500] # 리스트

 

1) 시리즈를 만들기

시리즈

 

cate = pd.Series(sample_cate)  # cate라는 시리즈
price = pd.Series(sample_price)  # price라는 시리즈
display(cate, price)

 

 

 

 

 

2) 데이터프레임 만들기

 (1) 두 개의 시리즈를 통해 만들기

컬럼명 : 시리즈 구조로 생성

 

 

df = pd.DataFrame({
    "메뉴" : cate,
    "가격" : price})
display(df)

 

 

 

 

 

 

 

 (2) dictionary를 통해 만들기

 

 

menu_dic = {"메뉴" : ["짜장면", "짬뽕", "볶음밥"],
            "가격" : [7000, 7500, 7500]}
df = pd.DataFrame(menu_dic)
display(df)

 

 

 

 

 

 

★ 단, 위의 방법들로 만들때, dictionary의 value에 있는 리스트들의 요소 개수가 맞지 않으면 오류가 일어남

메뉴 값의 리스트에 짬뽕밥을 추가해서 가격 값의 리스트 개수가 맞지 않아 오류가 나는 모습

 

 

 

★ ★ 자동으로 안맞는 갯수만큼 Nan값 생성해서 데이터프레임화 하는 방법

df = pd.DataFrame.from_dict(menu_dic, orient='index') # orient='index'를 통해 컬럼과 열을 바꾸어 받아, 자연스레 None값 생성
df = df.transpose() # 다시 뒤집기
display(df)

 

하나의 시리즈 혹은 리스트를 열이 아닌, 행으로 받아 자연스레 Nan값을 형성하고 다시 뒤집으면서 원래의 형태로 바꿈(개수 맞출 필요 없이 사용가능)

 

 

2. CSV파일을 활용

df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/NeatyNut/csv/main/sample_csv.csv")
# df = pd.read_csv("파일.csv")
df

파일링크는 제 깃허브이므로, 때에 따라 안될 수 있습니다. 원하시는 링크주소 또는 파일주소로 바꾸시면 됩니다.

 

 

df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/NeatyNut/csv/main/sample_csv.csv", index_col="메뉴")
df

index_col 파라미터를 활용하여 "메뉴"컬럼을 인덱스로 만들 수 있다.

 

 

 

★ 원본csv 인코딩 방식에 따라 한글이 깨질 경우, read_csv("파일.csv", encoding="cp949")로 바꿔주시면 됩니다!