DataFrame 구조 다루기

pandas의 DataFrame 객체는 Series 객체를 2차원으로 확장한 것입니다. 각 row는 하나의 독립적으로 추가된 정보이며 이 정보가 column 의 갯수만큼의 속성이 존재합니다.

Data Frame 객체 생성

CSV 파일로 DataFrame만들기

AT&T의 주가정보가 저장된 csv파일을 읽어서 DataFrame을 만들 수 있습니다. 원하는 csv파일을 주피터 노트북의 upload 버튼을 눌러서 주피터 노트북 파일의 위치와 동일한 위치에 저장합니다.

pandas 라이브러리르 사용하기 위해 pandas 라이브러리를 import 합니다.

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

stock_t = pd.read_csv("./T.csv", index_col = 'Date')
stock_t.head()

	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume
Date
2020-01-23	38.959999	38.990002	38.549999	38.630001	36.003380	29008000
2020-01-24	38.599998	38.779999	38.230000	38.500000	35.882225	34465300
2020-01-27	38.020000	38.570000	38.009998	38.250000	35.649220	35221600
2020-01-28	38.320000	38.799999	38.270000	38.580002	35.956783	30847800
2020-01-29	38.500000	38.560001	37.029999	37.049999	34.530815	57955000

read_csv 함수를 이용하여 T.csv파일을 dataframe 으로 저장하고 인덱스로 사용할 칼럼을 csv 파일의 "Date" 칼럼으로 지정하였습니다. 그리고 head()함수를 이용하여 dataframe의 첫 5개의 로우를 확인하였습니다.

DataFrame의 칼럼 선택하기

[ ] 연산자 사용

DataFrame의 'high' 칼럼을 선택하기 위해서는 [] 연산자를 사용합니다.

stock_t['High']

Date
2020-01-23    38.990002
2020-01-24    38.779999
2020-01-27    38.570000
2020-01-28    38.799999
2020-01-29    38.560001
                ...    
2021-01-15    29.290001
2021-01-19    29.379999
2021-01-20    29.010000
2021-01-21    29.080000
2021-01-22    29.049999
Name: High, Length: 253, dtype: float64

속성 . 을 사용

속성을 사용하여 칼럼을 가져올 경우 'Adj Close' 같은 경우 공백이 있기 때문에 속성을 사용하여 선택할 수는 없습니다.

stock_t.High

Date
2020-01-23    38.990002
2020-01-24    38.779999
2020-01-27    38.570000
2020-01-28    38.799999
2020-01-29    38.560001
                ...    
2021-01-15    29.290001
2021-01-19    29.379999
2021-01-20    29.010000
2021-01-21    29.080000
2021-01-22    29.049999
Name: High, Length: 253, dtype: float64

DataFrame의 로우 변경, 가져오기

.loc[ ] 을 이용하여 로우를 가져오기

stock_t.loc['2020-01-29']

Open         3.850000e+01
High         3.856000e+01
Low          3.703000e+01
Close        3.705000e+01
Adj Close    3.453081e+01
Volume       5.795500e+07
Name: 2020-01-29, dtype: float64

여러 개의 로우를 선택하여 변경, 가져오기

리스트로 여러 개의 로우를 선택하여 가져온다.

stock_t.loc[['2020-01-23','2020-01-24']]

	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume
Date
2020-01-23	38.959999	38.990002	38.549999	38.630001	36.003380	29008000
2020-01-24	38.599998	38.779999	38.230000	38.500000	35.882225	34465300

여러 개의 로우의 값을 변경합니다.

backup = stock_t.loc[['2020-01-23', '2020-01-24']] 
stock_t.loc[['2020-01-23', '2020-01-24']] = [[1,2,3,4,5,6], [10,20,30,40,50,60]]
stock_t.head()

	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume
Date
2020-01-23	1.00	2.000000	3.000000	4.000000	5.000000	6
2020-01-24	10.00	20.000000	30.000000	40.000000	50.000000	60
2020-01-27	38.02	38.570000	38.009998	38.250000	35.649220	35221600
2020-01-28	38.32	38.799999	38.270000	38.580002	35.956783	30847800
2020-01-29	38.50	38.560001	37.029999	37.049999	34.530815	57955000

저장한 원래 로우값으로 stock_t를 원복합니다.

stock_t.loc[['2020-01-23', '2020-01-24']] = backup
stock_t.head()

	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume
Date
2020-01-23	38.959999	38.990002	38.549999	38.630001	36.003380	29008000
2020-01-24	38.599998	38.779999	38.230000	38.500000	35.882225	34465300
2020-01-27	38.020000	38.570000	38.009998	38.250000	35.649220	35221600
2020-01-28	38.320000	38.799999	38.270000	38.580002	35.956783	30847800
2020-01-29	38.500000	38.560001	37.029999	37.049999	34.530815	57955000

ilock[ ]을 이용하여 로우 변경, 가져오기

index 정보를 이용하여 .iloc[ ] 은 이용하여 로우를 가져올 수 있습니다.
index는 맨 처음 로우가 0 으로 시작되는 값으로 설정됩니다.

0번째, 3번째 로우만 선택합니다.

stock_t.iloc[[0, 3]]

	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume
Date
2020-01-23	38.959999	38.990002	38.549999	38.630001	36.003380	29008000
2020-01-28	38.320000	38.799999	38.270000	38.580002	35.956783	30847800

맨 첫번째 로우부터 3번째 로우까지 선택해 보겠습니다.
[0, 3)까지의 숫자를 갖는 list를 생성하고 iloc에 사용합니다.

stock_t.iloc[:4]

	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume
Date
2020-01-23	38.959999	38.990002	38.549999	38.630001	36.003380	29008000
2020-01-24	38.599998	38.779999	38.230000	38.500000	35.882225	34465300
2020-01-27	38.020000	38.570000	38.009998	38.250000	35.649220	35221600
2020-01-28	38.320000	38.799999	38.270000	38.580002	35.956783	30847800

stock_t.iloc[0] = [1,2,3,4,5,6]
stock_t.head()

	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume
Date
2020-01-23	1.000000	2.000000	3.000000	4.000000	5.000000	6
2020-01-24	38.599998	38.779999	38.230000	38.500000	35.882225	34465300
2020-01-27	38.020000	38.570000	38.009998	38.250000	35.649220	35221600
2020-01-28	38.320000	38.799999	38.270000	38.580002	35.956783	30847800
2020-01-29	38.500000	38.560001	37.029999	37.049999	34.530815	57955000

로우와 칼럼을 같이 지정하기

.at[ ] 을 사용하여 쓰기, 가져오기

2020년 1월 24일의 주가가 가장 높았을 때인 'High'정보를 확인할 때 at[ ]을 사용할 수 있습니다.

stock_t.at['2020-01-24','High']

38.779999

stock_t.at['2020-01-24','High'] = 1
stock_t.head()

	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume
Date
2020-01-23	1.000000	2.000000	3.000000	4.000000	5.000000	6
2020-01-24	38.599998	1.000000	38.230000	38.500000	35.882225	34465300
2020-01-27	38.020000	38.570000	38.009998	38.250000	35.649220	35221600
2020-01-28	38.320000	38.799999	38.270000	38.580002	35.956783	30847800
2020-01-29	38.500000	38.560001	37.029999	37.049999	34.530815	57955000

2020년 1월 24일 high값이 1로 변경되었습니다.

.iat[ ]을 사용하여 쓰기, 가져오기

.iat[ ]을 이용하면 index 정보를 이용하여 값을 얻을 수 있습니다.

stock_t.iat[1,2]

38.23

stock_t.iat[1,1] = 38.779999
stock_t.head()

	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume
Date
2020-01-23	1.000000	2.000000	3.000000	4.000000	5.000000	6
2020-01-24	38.599998	38.779999	38.230000	38.500000	35.882225	34465300
2020-01-27	38.020000	38.570000	38.009998	38.250000	35.649220	35221600
2020-01-28	38.320000	38.799999	38.270000	38.580002	35.956783	30847800
2020-01-29	38.500000	38.560001	37.029999	37.049999	34.530815	57955000

2020년 1월 24일 high값이 38.7799로 변경되었습니다.
칼럼의 0번째 위치는 index가 Data로 설정되었기 때문에 Open이 0번째 입니다.