シリーズデータ

DataFrame

複数の系列からなる行および列データ

import pandas as pd

gdp_dict = {
'china': 1409250000,
'japan': 516700000,
'korea': 169320000,
'usa': 2041280000,
}
gdp = pd.Series(gdp_dict)

country = pd.DataFrame({
'gdp': gdp,
'population': population          # population 값은 이전 내용 참고
})

Dictionaryでは、DataFrame

の作成がサポートされています.

import pandas as pd

data = {
'country': ['china', 'japan', 'korea', 'usa'],
'gdp': [1409250000, 516700000, 169320000, 2041280000],
'population': [141500, 12718, 5180, 32676]
}
country = pd.DataFrame(data)
country = country.set_index('country') # `contry`를 인덱스로 사용하겠다

ディックシャナリー、シリーズ、データフレームを整理!

①ディックシャナリ:data = {key:value}②シリーズ:dickshernaryにはインデックスがあります!series([1, 2, 3, 4])③データフレーム:前にインデックスがあり、後にシリーズデータがある.
④そのまま1から3でもいいです.DickShowneryからシリーズを経ずにデータフレームに直接移動できます!

ツールバーの

データフレームがどのように構成されているかを見てみましょう.

...
print(country.shape)  # (4, 2) | index와 column을 뺀 값이 들어감.
print(country.size)   # 8
print(country.ndim)   # 2
print(country.values) # [[1409250000 141500]
                      # [ 516700000 12718]
                      # [ 169320000 5180]
                      # [2041280000 32676]]

indexとcolumnの名前を指定

DataFrameのインデックスとカラムに

という名前を付けます.

...
country.index.name = "Country" # 인덱스에 이름 지정
country.columns.name = "Info" # 컬럼에 이름 지정

print(country.index)
# Index(['china', 'japan', 'korea', 'usa'], dtype='object', name='Country’)

print(country.columns)
# Index(['gdp', 'population'], dtype='object', name='Info')

保存とロード

データフレームは、

を記憶およびロードすることができる.

...
country.to_csv("./country.csv")
country.to_excel("country.xlsx")

country = pd.read_csv("./country.csv")
country = pd.read_excel("country.xlsx")

以上のコードを入力すると、保存とロード機能が使用できます.
保存時に次のように保存します.

[練習2]データフレーム

質問する

複数のシリーズデータを使用してデータフレームを作成する方法について説明します.

国/地域人口シリーズデータpopulationとGDPシリーズデータgdp.
2つのシリーズのデータを使用して、countryというデータフレームを作成します.必ず人口、gdpの順に創造しなければならない.

のデータフレームを印刷します!

code

import numpy as np
import pandas as pd

# 두 개의 시리즈 데이터가 있습니다.
print("Population series data:")
population_dict = {
    'korea': 5180,
    'japan': 12718,
    'china': 141500,
    'usa': 32676
}
population = pd.Series(population_dict)
print(population, "\n")

print("GDP series data:")
gdp_dict = {
    'korea': 169320000,
    'japan': 516700000,
    'china': 1409250000,
    'usa': 2041280000,
}
gdp = pd.Series(gdp_dict)
print(gdp, "\n")


# 이곳에서 2개의 시리즈 값이 들어간 데이터프레임을 생성합니다.
print("Country DataFrame")
country = pd.DataFrame({'population':population, 'gdp':gdp})
print(country, "\n")

print(country.index)
print(country.columns)

実行結果

Population series data:
korea      5180
japan     12718
china    141500
usa       32676
dtype: int64 

GDP series data:
korea     169320000
japan     516700000
china    1409250000
usa      2041280000
dtype: int64 

Country DataFrame
population         gdp
korea        5180   169320000
japan       12718   516700000
china      141500  1409250000
usa         32676  2041280000 

Index(['korea', 'japan', 'china', 'usa'], dtype='object')
Index(['population', 'gdp'], dtype='object')