Python - pandas 02 (Series 함수, 연산)

Series의 주요 속성

index

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c'])
print(s.index)

• s.index: s의 인덱스를 출력합니다.

Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

values

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c'])
print(s.values)

• s.values: s의 값들을 출력합니다.

[1 2 3]

dtype

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c'])
print(s.dtype)

• s.dtype: s의 데이터 타입을 출력합니다.

int64

size

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c'])
print(s.size)

• s.size: s의 크기를 출력합니다.

3

shape

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c'])
print(s.shape)

• s.shape: s의 모양을 출력합니다.

(3,)

ndim

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c'])
print(s.ndim)

• s.ndim: s의 차원을 출력합니다.

1

Series의 주요 함수

head

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s.head(3))

• s.head(3): s의 앞에서 3개의 데이터를 출력합니다.

a    1
b    2
c    3
dtype: int64

tail

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s.tail(3))

• s.tail(3): s의 뒤에서 3개의 데이터를 출력합니다.

c    3
d    4
e    5
dtype: int64

sort_index

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s.sort_index())

• s.sort_index(): s의 인덱스를 기준으로 정렬합니다.

a    1
b    2
c    3
d    4
e    5
dtype: int64

sort_values

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s.sort_values())

• s.sort_values(): s의 값을 기준으로 정렬합니다.

a    1
b    2
c    3
d    4
e    5
dtype: int64

unique

import numpy as np
import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, np.NaN, 1, 2, 3, 4, 5])
print(s.unique())

• s.unique(): s의 중복되지 않는 값들을 출력합니다.

[ 1.  2.  3.  4. nan  5.]

count

import numpy as np
import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, np.NaN, 1, 2, 3, 4, 5])
print(s.count())

• s.count(): s의 데이터의 개수(NaN 제외)를 출력합니다.

9

value_counts

import numpy as np
import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, np.NaN, 1, 2, 3, 4, 5])
print(s.value_counts())

• s.value_counts(): s의 데이터의 개수(NaN 제외)를 출력합니다.

1.0    2
2.0    2
3.0    2
4.0    2
5.0    1
Name: count, dtype: int64

mean

import numpy as np
import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, np.NaN, 1, 2, 3, 4, 5])
print(s.mean())

• s.mean(): s의 평균(NaN 제외)을 출력합니다.

2.7777777777777777

apply

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

def add_10(n):
    return n + 10

print(s.apply(add_10))

• s.apply(add_10): s의 모든 데이터에 add_10 함수를 적용합니다.

a    11
b    12
c    13
d    14
e    15
dtype: int64

Series 연산

Series + Series

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s1 + s2)

• s1 + s2: s1과 s2의 같은 인덱스의 데이터를 더합니다.

a    11
b    22
c    33
d    44
e    55
dtype: int64

Series + Scalar

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s + 10)

• s + 10: s의 모든 데이터에 10을 더합니다.

a    11
b    12
c    13
d    14
e    15
dtype: int64

Series + Series (index가 다른 경우)

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], ['a', 'b', 'c', 'd', 'f'])
print(s1 + s2)

• s1 + s2: s1과 s2의 같은 인덱스의 데이터를 더합니다. 같은 인덱스가 없는 경우 NaN으로 처리합니다.

a    11.0
b    22.0
c    33.0
d    44.0
e     NaN
f     NaN
dtype: float64

Series - Series

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s1 - s2)

• s1 - s2: s1과 s2의 같은 인덱스의 데이터를 뺍니다.

a    -9
b   -18
c   -27
d   -36
e   -45
dtype: int64

Series - Scalar

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s - 10)

• s - 10: s의 모든 데이터에 10을 뺍니다.

a    -9
b    -8
c    -7
d    -6
e    -5
dtype: int64

Series * Series

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s1 * s2)

• s1 * s2: s1과 s2의 같은 인덱스의 데이터를 곱합니다.

a     10
b     40
c     90
d    160
e    250
dtype: int64

Series / Series

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s1 / s2)

• s1 / s2: s1과 s2의 같은 인덱스의 데이터를 나눕니다.

a    0.1
b    0.1
c    0.1
d    0.1
e    0.1
dtype: float64

---

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