[패스트캠퍼스] 데이터분석 부트캠프 3주차 학습일지

리스트형

여러개의 데이터를 하나의 변수에 저장할 수 있는 자료형
[], 서로 다른 자료형도 저장 가능
인덱싱, 슬라이싱 가능
.append(value) --> 하나
.extend(value) --> 여러개
.insert(index, value) --> 중간에 넣기 가능
.remove(value)
.pop(index)

딕셔너리형

{}, 중괄호 안에 key, value로 구성
중복X, 변경O

튜플형

불변 데이터 타입, 여러 값을 순서대로 저장
(), 생성 후 수정, 추가, 삭제 불가능
중복O, 변경X

집합형

중복된 요소 자동 제거
{}, 순서X

 

csv 파일 불러오기
: 데이터변수 = pd.read_csv

csv 파일 저장하기
: 데이터변수.to_csv

엑셀 파일 불러오기
: 데이터변수 = pd.read_excel(파일경로, sheet_name = 시트이름)

엑셀 파일 저장하기
: 데이터변수.to_excel(파일경로, sheet_name = 시트이름)

loc
: 레이블값을 사용하여 조회
- 데이터프레임명.loc[행조건,열조건]
- 열만 조회할때는 행조건에 :입력

iloc
: 위치 인덱스를 사용하여 조회
- 데이터프레임명.iloc[행인덱스조건, 열인덱스조건]

특정 조건을 충족하는 데이터 추출하기
- 데이터프레임명[조건식]
- 데이터프레임명.query('조건식')

인덱스 몇개를 바꿀 때
- 데이터명.rename({인덱스 : 바꿀 인덱스, 인덱스 : 바꿀 인덱스, ...})

인덱스 전체를 바꿀 때
- 데이터명.index = 바꿀 인덱스 리스트

결측값 확인
- isna() : 결측값을 True로 반환
- notna() : 결측값을 False로 반환

기간 이동 계산
- 컬럼.rolling().집계함수

행 이동
- 컬럼.shift(이동할 행의 수)

데이터 결합
- pd.merge(데이터1, 데이터2, on = 기준컬럼, how = 결합방법)

두 데이터의 기준 컬럼명이 다를 경우
- pd.merge(데이터1, 데이터2, left_on = 데이터1의 기준컬럼, right_on = 데이터2의 기준 컬럼, how = 결합방법)

stack
- 컬럼 레벨에서 인덱스 레벨로 데이터프레임 변경

unstack
- 인덱스 레벨에서 컬럼 레벨로 데이터프레임 변경

melt
- pd.melt(데이터명, id_vars = 기준 컬럼)