DataFrame 생성pd.DataFrame(data)List 사용date = [['초코파이', '몽쉘', '오예스'], ['오리온', '롯데', '해태'], [171, 170, 150], 5830, 5290, 4790]]df = pd.DataFrame(data)+) index명, column명 설정date = [['초코파이', '몽쉘', '오예스'], ['오리온', '롯데', '해태'], [171, 170, 150], 5830, 5290, 4790]]df = pd.DataFrame(data, index='상품명', '제조사', '열량', '가격'], columns=['상품1', '상품2', '상품3'])Dictionary사용data = {'상품1' : ['초코파이', '오리온', 171, 5830], ..

Series 생성pd.Series(data, index = ) → List, Dictionary, Tuple, ndarray 등numpy와 다르게 다른 유형(자료형)의 데이터를 다 묶을 수 있음pandas는 계산용이 아닌, 분석용이기 때문에 다양한 형태의 데이터 호환이 가능함상품명초코파이제조사오리온열량171가격5830 List 사용# pd.Series(data)series = pd.Series(['초코파이', '오리온', 171, 5830])print(series)+) index 설정series = pd.Series(['초코파이', '오리온', 171, 5830], index = ['상품명', '제조사', '열량', '가격'])print(series)  Tuple 사용Tuple 자료형: (data1, d..

PandasPython Data Analysis Library대표적인 Python 기반 정형 데이터 분석 라이브러리import pandas as pd특징테이블 형태의 데이터를 분석/처리할 수 있는 다양한 함수 제공Excel로 할 수 있는 모든 연산/기능 수행 가능데이터 통계, 크롤링, 시각화 등 가능Python 자료구조(list, Tuple, Dictionary, numpy array)와 호환외부 데이터(CSV, txt, Excel, SQL database, XML, pdf 등)불러올 수 있음Pandas 자료구조1. Series - 1차원데이터 2. Data Frame - 2차원 데이터행의 이름 : index명열의 이름 : column명series를 모아놓은 것이 Data Frame