[Pandas] 데이터 확인하기

2. 데이터 확인하기 (Viewing Data)

.columns.index.T.valuedescribe()head()pandassortsort_indexsort_valuetail()Transpose

DataFrame에 들어있는 자료들을 확인하기 메서드를 몇 가지 살펴보도록 하겠습니다.

head(), tail()

DataFrame의 첫 부분, 마지막 부분의 데이터를 보고싶을 때 사용하는 메서드입니다. 파라미터로 숫자를 넣으면 해당 숫자만큼의 데이터가 출력됩니다.

import pandas as pd

import numpy as np

dates = pd.date_range('20130101', periods=6)

df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD'))

print('\n')

print(df.head(5))

print('\n')

print(df.tail(3))

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.index / .columns / .value

DataFrame의 행를 보려면 .index를, 열을 보려면 .column, numpy 데이터를 보려면 .value 속성을 통해 확인하면 됩니다.

print('\n')

print(df.index)

print('\n')

print(df.columns)

print('\n')

print(df.values)

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describe()

DataFrame에 대한 간단한 통계 정보를 출력합니다.

• 컬럼별 데이터 개수(Count)
• 데이터 평균 값(Mean)
• 표준편차 (Standard)
• 최소값 (Minimum)
• 최대값 (Maximum)
• 4분위수(Quantile / 25%, 50%, 75%)

print(df.describe())

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.T (Transpose)

.T 속성은 DataFrame에서 행과 열을 바꾼 형태의 DataFrame을 출력합니다.

print(df.T)

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sort_index() / sort_value()

sort_index()

행과 열 이름을 정렬하여 나타낼 수 있습니다. 정렬할 대상 축을 결정할 때에는 axis 파라미터를 이용합니다.  axis = 0은 행를 기준(행)으로, axis = 1 컬럼을 기준으로 정렬하겠다는 뜻입니다. 정렬의 방향은 ascending파라미터를 사용합니다. ascending = True는 오름차순, ascending = False는 내림차순을 의미합니다.

axis

• axis = 0 # 행 기준 정렬
• axis = 1 # 열 기준 정렬

ascending

• ascending = True # 오름차순 정렬
• ascending = False # 내림차순 정렬

sort_value()

DataFrame 내부에 있는 값으로 정렬할 수 있습니다.

print(df.sort_index(axis = 1, ascending = False))

print(df.sort_value(by = 'B', ascending = True))

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