[Pandas] 판다스 - DataFrame 칼럼 데이터 생성, 수정, 삭제

 

캐글에서 사용되는 연습 데이터셋인 타이타닉 데이터를 이용한다. 

데이터셋 및 자세한 내용은 다음 포스트를 참고하면 된다.

https://data-flower.tistory.com/9?category=949030 

[Pandas] 판다스 - 파일을 DataFrame으로 불러오기, 기본 API

 

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타이타닉 데이터 살펴보기

import pandas as pd

titanic_df = pd.read_csv('titanic_df.csv')
print(titanic_df.head(5)) # 5번째 행까지 출력

 

[Output]

titanic_df 대략적으로 살펴보기

 

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DataFrame의 칼럼 데이터 세트 생성 및 수정

DataFrame의 칼럼 데이터 세트 생성 및 수정은 [ ] 연산자를 이용해 쉽게 할 수 있다. DataFrame [ ] 내에 새로운 칼럼명을 입력하고 값을 할당해주면 칼럼 데이터 세트 생성이 완료된다.

titanic_df['extra']= 0 # 새로운 컬럼 생성 및 모든 데이터값 0으로 할당
titanic_df.head(3)

 

[Output]

extra 컬럼이 모두 0값으로 추가된 모습

 

기존 칼럼에 값을 업데이트하려면 해당 칼럼에 업데이트 값을 그대로 지정하면 된다.

titanic_df['extra'] = titanic_df['extra'] + 50
titanic_df.head(3)

 

[Output]

extra 컬럼에 모든 값이 50이 추가된 모습

 

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DataFrame 데이터 삭제

• DataFrame.drop( )

DataFrame에서의 데이터 삭제는 drop( ) 메서드를 이용한다. 

DataFrame.drop(lables=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

 

drop( ) 메서드에 axis = 1을 입력하면 칼럼을 삭제, axis = 0을 입력하면 행을 삭제한다. 데이터 삭제는 칼럼 삭제를 주로 이용하는 편이며, axis = 0을 사용하는 경우는 이상치 데이터를 삭제하는 경우에 사용된다.

 

inplace가 False이면 자기 자신의 DataFrame의 데이터는 삭제하지 않으며, 삭제된 결과 DataFrame을 반환한다. (inplace의 기본 디폴트 값은 False이다.)

inplace=True로 설정한 채로 반환 값을 다시 자신의 DataFrame 객체로 할당하면 안 된다. (이는 반환 값이 None이 되기 때문)

 

 

titanic_drop_df = titanic_df.drop('extra', axis=1 ) # 칼럼이 'extra'인 데이터셋을 삭제
titanic_drop_df.head(3)

 

[Output]

칼럼에 extra가 삭제된 모습

 

 

drop_result = titanic_df.drop(['SibSp', 'Ticket'], axis=1, inplace=True)
print(' inplace=True 로 drop 후 반환된 값:', drop_result)
titanic_df.head(3)

 

[Output]

inplace=True로 인해 titanic_df 원본 데이터에서도 Sibsp, Ticket 칼럼이 삭제된 모습

 

판다스 칼럼 데이터프레임 생성, 수정, 삭제

 

Reference

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https://github.com/chulminkw/PerfectGuide

https://www.inflearn.com/course/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%99%84%EB%B2%BD%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C