Python - Pandas
ファンダス?
Pandasは、データの操作と分析に使用されるPythonライブラリです.
構造化データを効率的に処理/記憶することができる.
前述したように、ほとんどのコンピュータデータは多次元配列として格納され、通常はNumpyと同様にインポートして使用される.
import pandas as np
習慣的にnpの別名として用いられる.
PandasのSeriesオブジェクトには、Numpyの配列拡張形式のデータとインデックスがあります.この場合、データ型はendarray
例
import pandas as pd
data = pd.Series({'a': 100 , 'b' : 90 , 'c' : 80})
# 직접 dict 선언하는 것처럼 열과 행값을 입력해서
series 개체를 만들 수 있다.
dict1 = {'k1':'사과','k2':'바나나','k3':'참외'}
data2 = pd.Series(dict1)
# 별도로 선언된 딕션형 자료를 arg로 받아서 series를 만드는것도 가능
data.index.name = "등급"
data2.index.name = "과일코드"
# 인덱스에 이름을 줄수도 있다
=====< 이하 출력 >=====
print(data,'\n')
print("인덱스는 :",data.index)
print("값은 :",data.values)
print()
print(data2,'\n')
print("인덱스는 :",data2.index,'\n타입은 :', type(data2.index))
print()
print("값은 :",data2.values,'\n타입은 :', type(data2.values))
ソースと環境 https://www.programiz.com/python-programming/online-compiler/ アリス講座「2021 NIPAオンラインレッスン」
Reference
この問題について(Python - Pandas), 我々は、より多くの情報をここで見つけました
https://velog.io/@kgw5911/Python-Pandas
テキストは自由に共有またはコピーできます。ただし、このドキュメントのURLは参考URLとして残しておいてください。
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例
import pandas as pd
data = pd.Series({'a': 100 , 'b' : 90 , 'c' : 80})
# 직접 dict 선언하는 것처럼 열과 행값을 입력해서
series 개체를 만들 수 있다.
dict1 = {'k1':'사과','k2':'바나나','k3':'참외'}
data2 = pd.Series(dict1)
# 별도로 선언된 딕션형 자료를 arg로 받아서 series를 만드는것도 가능
data.index.name = "등급"
data2.index.name = "과일코드"
# 인덱스에 이름을 줄수도 있다
=====< 이하 출력 >=====
print(data,'\n')
print("인덱스는 :",data.index)
print("값은 :",data.values)
print()
print(data2,'\n')
print("인덱스는 :",data2.index,'\n타입은 :', type(data2.index))
print()
print("값은 :",data2.values,'\n타입은 :', type(data2.values))
ソースと環境
Reference
この問題について(Python - Pandas), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://velog.io/@kgw5911/Python-Pandasテキストは自由に共有またはコピーできます。ただし、このドキュメントのURLは参考URLとして残しておいてください。
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