[Python] Pandas 데이터보기

목차

head(), tail()

DataFrame.head() 및 DataFrame.tail()을 사용하여 프레임의 위쪽 및 아래쪽 행을 각각 볼 수 있다.

 

df.head()

df.tail()

index, columns

DataFrame.index 또는 표시 DataFrame.columns

 

df.index

df.columns

numpy

DataFrame.to_numpy() 기본 데이터의 Numpy 표현을 제공한다. 데이터 유형이 다른 열이 있는 경우 이는 cost가 많이 드는 작업이 될 수 도 있다. DataFrame은 pandas와 NumPy 간의 근본적인 차이점으로 귀결 된다. NumPy 배열에는 전체 배열에 대해 하나의 dtype이 있는 반면, pandas DataFrames에는 열당 하나의 dtype이 있다. DataFrame.to_numpy() 를 호출 하면,  pandas는 DataFrame의 모든 dtype을 보유할 수 있는 NumPy dtype을 찾는다. 이것은 결국 객체가 될 수 있으며, Python 객체에 모든 값을 캐스팅해야 한다. 

 

df 의 경우, DataFrame의 모든 부동 소수점 값이며 DataFrame.to_numpy()는 빠르며 데이터 복사가 필요하지 않다.

df.to_numpy()

df2의 경우, DataFrame dtype이 여러개인 경우 DataFrame.to_numpy()는 상대적으로 비용이 많이 든다.

※ DataFrame.to_numpy() 출력에 인덱스 또는 열 레이블을 포함 하지 않는다.

describe()

데이터의 빠른 통계 요약을 보여준다.

df.describe()

.T

데이터 전치

df.T

DataFrame.sort_index()

축을 기준으로 정렬

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

DataFrame.sort_values()

값으로 정렬

df.sort_values(by="B")