<jupyter_start><jupyter_text>Creating DataFrames<jupyter_code>import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
        {"a" : [4 ,5, 6],
        "b" : [7, 8, 9],
        "c" : [10, 11, 12]},
        index = [1, 2, 3])
df<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>df.locloc을 통해 Value에 따라 값을 불러올 수 있다. 원하는 index에 대하여 col 값을 통해 위치를 반환할 수 있다.<jupyter_code>df.loc[3]
df.loc[3,"a"]
df.loc[[1,2],['a','b']]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>df.ilociloc을 통해 Index에 따라 값을 불러올 수 있다.row, col에 대하여 :를 통해 원하는 범위만큼 불러오는 것도 가능하다.<jupyter_code>df.iloc[:,:]
df.iloc[1,:]
df.iloc[:,1]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Subset Observation```pythondf[df['col']]df.drop_duplicates()df['col'].isin()df['col'].isnull()df['col'].notnull()```Subset에 대한 Observation이 가능하다. Subset에 일치하는 값이 있는지 isin()으로 확인하거나, null 값이 있는지 없는지 notnull() / isnull()로 확인 가능하다.<jupyter_code>import numpy as np
df = pd.DataFrame(
        {"a" : [4 ,5, 6, 6, np.nan],
        "b" : [7, 8, np.nan, 9, 9],
        "c" : [10, 11, 12, np.nan, 12]},
        index = pd.MultiIndex.from_tuples(
        [('d',1),('d',2),('e',2),('e',3),('e',4)],
        names=['n','v']))
df
df[df['a'] < 5]
df = df.drop_duplicates(keep='last')
df
df['a'].isin([4,5])
df['a'].isnull().sum()
df.isnull().sum()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Logic in Pandas다양한 Logic의 연산이 가능하다.<jupyter_code>df
df[(df.b == 7) | (df.a == 5)] 
df.head(2)
df.tail(2)
df.sample(frac=0.3)
df.sample(n=2)
df = pd.DataFrame({'a': [1, 10, 8, 11, -1],
                'b': list('abdce'),
                'c': [1.0, 2.0, np.nan, 3.0, 4.0]})
df<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>nlargest, nsmallest를 통해  특정 col을 기준으로 크거나 작은 n개를 추출할 수 있다.<jupyter_code>df.nlargest(1, 'a')
df.nsmallest(3,'a')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Subset Variablesdf.filter()를 통해 col들 중에서 원하는 단어가 들어간 col만을 filtering할 수 있다.<jupyter_code>import seaborn as sns
df = sns.load_dataset("iris")
df.head()
columns = ['sepal_width','sepal_length','species']
df[columns].head()
df['sepal_width']
df.filter(regex='length' )
df.filter(regex='sepal' )
df.filter(regex='^(?!species$).*' )
df.loc[0:10,'sepal_width':'petal_length']
df.loc[df['sepal_length'] > 5, ['sepal_length','sepal_width']].head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Summarize Data아래의 함수를 사용하여 통계적 Summary가 가능하다.```pythondf.shapelen(df)df['col'].value_counts()df['col'].unique()df['col'].nunique()df['col'].sum()df['col'].count()df['col'].median()df['col'].mean()df['col'].quantile([0.25,0.75])df['col'].min()df['col'].max()df['col'].var()df['col'].std()```<jupyter_code>df = sns.load_dataset('iris')
df
df['species'].value_counts()
df.shape
len(df)
df['species'].unique()
df['species'].nunique()
df.info()
df.describe()<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.2285399853264857, 'fraction_numerical': 0.028980190755685985, 'mean_word_length': 5.446808510638298, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 34, '<?xml version=': 0, '>': 34, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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