[Pandas] Series

Pandas는 numpy를 기반으로 하는 파이썬의 데이터 처리 라이브러리이다.

주로 구조화된 데이터를 처리하거나 통계 분석에 사용한다.

 

pandas에서는 Series와 DataFrame이라고 하는 두가지 자료구조를 사용한다.

그 중, Series에 대해 알아보자.

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Series

• column vector를 표현하는 데이터 객체이다.
• numpy의 ndarray의 서브 클래스(자식 클래스)이다.
• 인덱스와 값으로 이루어져 있다.

import pandas as pd

list_data = [1,2,3,4,5]

series_ex = pd.Series(data = list_data)
print(series_ex)
# 출력: 
# 0    1    좌측에 인덱스, 우측에 값이 출력된다.
# 1    2
# 2    3
# 3    4
# 4    5
# dtype: int64

 

인덱스의 값을 원하는 값으로 지정해줄 수 있다.

list_data = [1,2,3,4,5]
index_name = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

series_ex = pd.Series(data = list_data, index = index_name)
print(series_ex)
# 출력:
# a    1
# b    2
# c    3
# d    4
# e    5
# dtype: int64

print(series_ex['c']) # 출력: 3

 

파이썬의 list 뿐만 아니라, 파이썬의 dict 타입을 Series로 만들 수 있다.

import numpy as np

dict_data = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}

series_ex = pd.Series(dict_data, dtype = np.float64, name = "example_data")
print(series_ex)
# 출력:
# a    1.0
# b    2.0
# c    3.0
# d    4.0
# e    5.0
# Name: example_data, dtype: float64

dict의 key와 value가 Series에서 각각 index와 data로 변환된다.

 

Series는 index 값을 기준으로 생성된다.

dict_data = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}
index_name = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']

series_ex = pd.Series(dict_data, index = index_name)
print(series_ex)
# 출력:
# a    1.0
# b    2.0
# c    3.0
# d    4.0
# e    5.0
# f    NaN    인덱스의 해당하는 값이 없다면 NAN(Not a Number)
# g    NaN
# h    NaN
# dtype: float64

따라서, 인덱스에 해당하는 data가 존재하지 않으면 NaN (Not a Number)가 저장된다.

 

astype 함수

Series 또는 다음 글에서 다룰 DataFrame의 데이터 타입을 변경하는 함수이다.

[Series 또는 DataFrame].astype(변경할 타입)

list_data = [1,2,3,4,5]

series_ex = pd.Series(data = list_data)
print(series_ex.dtype) # 출력: int64

series_ex = series_ex.astype(float)
print(series_ex.dtype) # 출력: float64