[Pandas] 자료구조(1): 시리즈(Series) 제어 명령어 모음

*본 게시물은 한양대학교 컴퓨터소프트웨어학과 정소희 교수님의 <창의적 프로그래밍> 수업 수강 후,
그 일부를 재구성하여 작성된 게시물입니다. *

 

 

[Series의 구조]

시리즈(Series)의 구조: 1차원 배열 형태

시리즈는 기본적으로 Python의 딕셔너리(Dictionary) 자료형과 구조가 유사하다. 

 

Key : Value형식으로 구성된 딕셔너리형과 같이, 

각각의 데이터와 이에 대응하는 인덱스로 구성되어 있다. 

 

결국, 시리즈는 데이터로 구성된 1차원 배열 형태!!

 

[Series 예시]

다음과 같은 Series를 생성하려 한다. 

 

[Pandas 모듈 임포트]

import pandas as pd

:판다스 모듈을 alias를 통해 import 해주기

 

 

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1. Series 생성

[Series 생성]

1) 인덱스 미지정

menu = pd.Series(data = ['data1', 'data2', 'data3'], name = '시리즈명')

 

 

* 커피, 콜드브루, 밀크티를 Value로 갖는, '카페메뉴'라는 이름의 시리즈를 생성해주었다. 

* 인덱스를 따로 지정해주지 않으면, 기본적인 숫자 인덱스가 부여됨을 알 수 있다. 

 

2) 인덱스 지정

menu = pd.Series(data = ['커피', '콜드브루', '밀크티'], index = ['coffe', 'coldbrew', 'milktea'], name = '카페 메뉴')

index를 원하는대로 지정해줄 수도 있다. 앞으로 모든 menu Series 예시는 해당 Series를 사용할 것이다. 

 

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2.Series 의 Index, Values

 

[Series 인덱스 출력]

변수명.index

: 인덱스명들을 리스트 형식으로 출력해줌을 알 수 있다. 

 

[Series 데이터 출력]

변수명.values

: 데이터명들을 리스트 형식으로 출력해줌을 알 수 있다. 

 

 

[특정 데이터 선택 후 출력]

1) Integer Position을 이용하여 접근

변수명[주솟값]

1의 주솟값을 가진 데이터인 '콜드브루'가 출력되었다.

2) Index Name을 이용하여 접근

변수명['인덱스명']

인덱스명이 'coldbrew'인 데이터, 즉 '콜드브루'가 출력되었다. 결과적으로 위와 동일.

 

 

[복수의 데이터들 선택 후 출력]

1) 연속된 데이터들 출력

변수명[start : end]

Python의 슬라이싱(Slicing) 기법과 동일하다. 

역시, 주솟값으로 접근할 때에는 end의 앞 요소까지 출력한다는 점까지 동일..

 

*Index name을 이용하여 접근하는 방법도 이와 동일하다.

 

2) 개별적인 데이터들 출력

변수명[[주솟값, 주솟값, ...]]

0번 주소의 데이터와 2번 주소의 데이터가 출력된 것을 알 수 있다.

출력하고자 하는 데이터들이 여러개인 상황..

출력하고자 하는 데이터들의 주솟값들을 리스트(List)로 묶어서 출력해주면 된다. 

 

*Index name을 이용하여 접근하는 방법도 이와 동일하다.

 

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3.Series 의 연산

국어, 영어, 수학 과목의 점수를 나타내는 다음과 같은 시리즈를 생성해준다. (변수명: score1)

score1 = pd.Series(data = [90, 92, 100], index = ['국어', '영어', '수학'], name = '시험성적')

1) Series와 숫자 연산

Series객체 + 연산자(+, -,*, /) + 숫자

 

score1 의 각 요소(국어, 영어, 수학)의 데이터에 각각 20을 더하고 싶다면,,

score1 + 20

 

만 해주면 된다. 

 

그 결과는.. 

각 과목에 각각 20점씩 추가된 것을 볼 수 있다. 

(그나저나 만점이 100점이 아니었나보다..ㅋㅋ)

 

 

2) Series와 Series 연산

Series객체 + 연산자(+, -,*, /) + Series객체

 

같은 과목에, 순서만 다른 다음과 같은 시리즈를 생성해 주었다. (변수명: score2)

score2 = pd.Series(data = [30, 20, 28], index = ['국어', '수학', '영어'], name = '시험성적')

'국어', '영어', '수학' 순이었던 위의 score1과 과목 순서가 다른 score2 시리즈이다. 

 

이때, score1시리즈와 score2 시리즈를 합한다면 어떻게 될까..? 

 

다음과 같다. 

 

이상하다..

 

분명 인덱스 순서가 다른 두 시리즈인데도, 따로 순서 정렬을 해주지 않아도, 자동으로 같은 인덱스끼리 데이터가 연산된 것을 볼 수 있다. 

 

이를 통해 Pandas는 같은 Index들을 찾아 재정렬한 후, 같은 Index들의 데이터를 연산함을 알 수 있다.