[Python] Pandas Dataframe 기본 (데이터프레임 불러오기/저장하기, 데이터 개수 구하기, 데이터프레임 연결하기, column 목록 확인, pd.Series value_counts로 열의 value 확인하기)

• pandas 파일 불러오기

- csv 형식 파일 불러오기

import pandas as pd

df = pd.read_csv('파일명.csv') # csv파일형식은 간단하게 불러와짐

- 탭으로 분리된 txt 파일 불러오기

import pandas as pd

df= pd.read_csv('파일명.txt', delimiter = '\t')

# 탭으로 분리된 txt(tsv 형식도 가능) 불러오기

- 공백으로 분리된 파일 불러오기

import pandas as pd

df = pd.read_csv(‘파일명.확장자’, delimiter = ' ')

# 공백으로 분리된 파일 불러오기

 

 

• Dataframe의 data 개수 세기

print(len(df.index))

print(df.shape[0])

print(len(df))

위의 세 개 중 하나 이용하면 됨

※ 참고

shape[0]: 행 / shape[1]: 열

 

 

• Dataframe 2개 연결하기

import pandas as pd

pd.concat([df1, df2])

- 열 기준, 행 기준 merge 와 다른 개념으로 그냥 연결만 해주는 코드

- 만약 한 데이터프레임에 다른 데이터프레임의 열이 없다면, NaN(없음)으로 값이 들어감

- 열이 다를 때 굳굳

 

• Dataframe csv나 txt로 저장하기

df.to_csv('파일명.csv') # 그냥 csv로 저장

df.to_csv('파일명.txt', sep = '\t') # 탭으로 분리된 txt 파일로 저장

df.to_csv('파일명.확장자', index = False) # index 빼고 저장하기

 

• Dataframe 열의 value 확인하기

import pandas as pd
f1 = pd.read_csv('9606.protein.actions.detailed.v9.1.txt', sep = '\t')

lists = f1['action']

temp = pd.Series(lists)
print(temp.value_counts())

- pd.Series.value_counts() 이용

f1 형태

 

print(temp.value_counts()) 결과

action 열의 vaue 확인

 

• Dataframe의 column_name 보기

column_name = list(df.columns)
#column_name 보기

dataframe.columns 이용해 column_name 보기