[Pandas] Pandas Cheat Sheet(Subset Observations(Rows))

Subset Observations(Rows)¶

In [1]:

import pandas as pd

In [2]:

df = pd.DataFrame(
        {"a" : [4 ,5, 6, 4, 2, 4, 5, 7],
        "b" : [7, 8, 9, 7, 10, 3, 2, 1],
        "c" : [10, 11, 12, 10, 11, 14, 3, 10]})

In [3]:

df

Out[3]:

	a	b	c
0	4	7	10
1	5	8	11
2	6	9	12
3	4	7	10
4	2	10	11
5	4	3	14
6	5	2	3
7	7	1	10

a행에 5이상인 값을 출력합니다.¶

In [4]:

df[df.a > 5]

Out[4]:

	a	b	c
2	6	9	12
7	7	1	10

a행이 7이 아닌값을 출력합니다.¶

In [5]:

df[df["a"] != 7]

Out[5]:

	a	b	c
0	4	7	10
1	5	8	11
2	6	9	12
3	4	7	10
4	2	10	11
5	4	3	14
6	5	2	3

a행에 2가 존재하는지 체크합니다.¶

In [6]:

df['a'].isin([2])

Out[6]:

0    False
1    False
2    False
3    False
4     True
5    False
6    False
7    False
Name: a, dtype: bool

In [7]:

df[df['a'].isin([2])]

Out[7]:

	a	b	c
4	2	10	11

• 다음과 값이 데이터프레임안에 넣어주게 되면 True에 해당하는값만 출력합니다.

결측치를 체크합니다 - 1¶

In [8]:

pd.isnull(df)

Out[8]:

	a	b	c
0	False	False	False
1	False	False	False
2	False	False	False
3	False	False	False
4	False	False	False
5	False	False	False
6	False	False	False
7	False	False	False

• 결측치가 아닌값은 False, 결측치인 값은 True로 표현됩니다.

결측치를 체크합니다 - 2¶

In [9]:

pd.notnull(df)

Out[9]:

	a	b	c
0	True	True	True
1	True	True	True
2	True	True	True
3	True	True	True
4	True	True	True
5	True	True	True
6	True	True	True
7	True	True	True

• 결측치가 아닌값은 True, 결측치인 값은 False로 표현됩니다.

In [10]:

df.notnull().sum()

Out[10]:

a    8
b    8
c    8
dtype: int64

• 다음과 값이 합을 구할수도 있습니다.

중복값을 제거합니다.¶

In [11]:

df.drop_duplicates()

Out[11]:

	a	b	c
0	4	7	10
1	5	8	11
2	6	9	12
4	2	10	11
5	4	3	14
6	5	2	3
7	7	1	10

처음 N개3#51032; 행을 출력합니다.¶

In [12]:

df.head(5)

Out[12]:

	a	b	c
0	4	7	10
1	5	8	11
2	6	9	12
3	4	7	10
4	2	10	11

마지막 N개의 행을 출력합니다.¶

In [13]:

df.tail(5)

Out[13]:

	a	b	c
3	4	7	10
4	2	10	11
5	4	3	14
6	5	2	3
7	7	1	10

행의 일부를 무작위로 선택합니다.¶

In [14]:

df.sample(frac=0.5)

Out[14]:

	a	b	c
4	2	10	11
7	7	1	10
3	4	7	10
6	5	2	3

In [15]:

df.sample(n=2)

Out[15]:

	a	b	c
7	7	1	10
6	5	2	3

In [16]:

df

Out[16]:

	a	b	c
0	4	7	10
1	5	8	11
2	6	9	12
3	4	7	10
4	2	10	11
5	4	3	14
6	5	2	3
7	7	1	10

행을 위치로 접근하여 출력합니다.¶

In [17]:

df.iloc[0:5]

Out[17]:

	a	b	c
0	4	7	10
1	5	8	11
2	6	9	12
3	4	7	10
4	2	10	11

In [18]:

# 끝에서부터 2개를 출력합니다.
df.iloc[-2:]

Out[18]:

	a	b	c
6	5	2	3
7	7	1	10

a행을 기준으로 큰값 상위 3개를 출력합니다.¶

In [19]:

df.nlargest(3, 'a')

Out[19]:

	a	b	c
7	7	1	10
2	6	9	12
1	5	8	11

a행을 기준으로 작은값 하위 3개를 출력합니다.¶

In [20]:

df.nsmallest(3, 'a')

Out[20]:

	a	b	c
4	2	10	11
0	4	7	10
3	4	7	10

In [1]:

from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML("<style>.container {width:90% !important;}</style>"))