🐼 Pandas 01. Series

모바일은 화면을 돌려 가로화면으로 보시는 게 읽으시기 편할 수 있습니다. 돌려서 보시는 걸 추천드릴게요!!

 

 

---

 

📝 목차

1. Series 정의

2. Sereis 생성

3. Series 값 접근

---

1. Series

---

🐼 시리즈는 행 / 열의 구분이 없습니다.

 

🐼 index 와 values 만을 가지는 데이터형식입니다.

 

 

---

 

2. Series 생성

---

2.1. index를 따로 지정해서 만들기

 

🐼pandas 라이브러리 import

import pandas as pd

 

 

🐼  pd.Series(리스트) 

a = pd.Series(["a","b","c","d"])  
a

>>   

0    a  
1    b  
2    c  
3    d  
dtype: object

인덱스를 따로 지정하지 않는 경우 default 값은 0,1,2,3... 으로 자동으로 설정됩니다.

 

 

🐼  .index( ) 

a.index = [4,5,6,7]  
a

>>   

4    a  
5    b  
6    c  
7    d  
dtype: object

.index( ) 함수를 이용하여 인덱스에 접근할 수 있습니다.

---

2.2. index 동시 선언하기

 

🐼  pd.Series(리스트, 인덱스리스트) 

b = pd.Series([1,2,3,4], index = ["A","B","C","D"])  
b

>>   

A    1  
B    2  
C    3  
D    4  
dtype: int64

index에 문자열도 들어갈 수 있습니다.

 

---

 

3. Series에 접근하기

---

3.1. value 값 변경하기

 

🐼  인덱스로 접근 

 

새로운 series 데이터 c를 선언해 봅시다.

c = pd.Series([1,2,3,4])  
c

>>   

0    1  
1    2  
2    3  
3    4  
dtype: int64

[ ] 를 이용하여 인덱스에 접근합니다. 여기서는 index 1에 접근하는 겁니다!!

c[1] = "A"  
c

>>   

0    1  
1    A  
2    3  
3    4  
dtype: object

그 결과 index 1의 value가 A로 변경된 것을 확인할 수 있습니다.

또한 int64였던 자료형이 숫자들 사이에 문자가 들어가서 object로 변한 것을 확인해봅시다.

---

3.2. 값 삭제하기

 

🐼  del 

del c[1]  
c

>>  

0    1  
2    3  
3    4  
dtype: object

index 1의 value가 삭제된 것을 확인할 수 있습니다.

---

3.3. 자료형 변경하기

 

🐼  .astype(dtype) 

c = c.astype("int64")  
c

>>   

0    1  
2    3  
3    4  
dtype: int64

 

object였던 자료형이 int64가 되었음을 확인할 수 있습니다!!

 

---