PYTHON PANDAS - DATA FRAME CHANGE & APPEND & DELETE

DATA FRAME CHANGE

 

 

 

 

store 2의 watches data를 20으로 변경

 

df.loc['store 2','watches'] = 20

 

 

index change or column change

 

# 스토어 3를 last store로 변경하고 싶다.

df.rename(index= {'store 3' : 'last store'})

 

 

# bikes 컬럼을 hat으로 바꾸고, suits 컬럼은 shoes 로 바꾸세요

df.rename(columns= {'bikes' : 'hat' , 'suits' : 'shoes'})

 

# name 컬럼을 만들고, A, B, C로 셋팅하세요

df['name'] = ['A','B','C']

# name 컬럼을 index로 사용하고 싶을때

df.set_index('name', inplace=True)

 

 

바뀐 INDEX로 DATA ACCESSING

 

 

# 바뀐 INDEX를 되돌리고 싶을때

df.reset_index(inplace=True)

 

 

 

 

 

 

DATA FRAME APPEND

 

 

 

 

 

 

새로운 컬럼을 만드는 방법

 

df['shirts'] = [15,2]

 

 

 

 

컬럼과 컬럼을 합쳐 새로운 컬럼을 만드는 방법

 

# 팬츠컬럼 데이터와 셔츠컬럼의 데이터를 합해서 suits 컬럼을 만드세요

df['suits'] = (df['pants'] + df['shirts']) / 2

 

 

 

 

새로운 데이터 스토어3를 원래 데이터 df에 추가하는 방법

 

new_item = [{'bikes': 20, 'pants': 30, 'watches': 35, 'glasses': 4}]
new_store = pd.DataFrame(data = new_item, index = ['store 3'])

df = df.append(new_store)

 

 

 

 

 

 

DELETE

 

 

 

 

 

행 삭제 X , 열 삭제 X => 인덱스삭제 O , 컬럼삭제 O

 

 

. drop( )함수를 이용하고, axis를 설정 해주면 된다.

 

 

 

 

 

 

INDEX DELETE

 

# store 2 삭제

df.drop('store 2')

 

df.drop('store 3',inplace= True)

 

 

 

 

 

COLUMN DELETE

 

# glasses 컬럼을 삭제

df.drop('glasses', axis=1)

 

위 처럼 axis= 1 과같이 axis를 지정하여

 

column 삭제가 가능하다

 

 

 

# glasses 컬럼과 suits컬럼을 삭제하세요

df.drop(['glasses','suits'], axis=1)