PANDAS :: Series ↔ DataFrame

시험이 드디어 다 끝났다.

거지같던 프로젝트도 끝났다.

이제 다시 일상으로 돌아와야지...

 

 

사실 시리즈 자체를 공부해보려고 판다스 사이트를 들어갔었는데, 진짜 개많더라...

그래서 시리즈와 DF를 이리저리 변환해보고 바꿔보는 것만 해보겠다.

참고한 페이지는 하단 링크.

https://www.delftstack.com/ko/howto/python-pandas/convert-pandas-series-to-dataframe/

Pandas 시리즈를 DataFrame으로 변환

 

 

 

 

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0. Make a data

 

우선 시리즈 데이터를 만들었다.

이때 사용한 것이 numpy.

seed를 고정해주기 위해 random seed=42로 정해주고, (국룰 42)

시리즈는 무조건 한줄로 이루어져 있어야되기 때문에 한줄의 숫자를 뽑아왔다.

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(42)

df_series = pd.Series(np.random.randint(0, 100, size=(5)), index=['가', '나', '다', '라', '마'])
df_series

<출력결과>

가    51
나    92
다    14
라    71
마    60
dtype: int32

 

여기서 잠깐, np.random.randint가 뭐지?
단어 그대로, random하게 integer를 뽑아오는 것이다.

ex) 0~100까지의 정수 중에 3개를 뽑아오자.
 code> np.random.randint(0, 100, size=3)
 result> 54, 63, 2

 

 

 

 

 

 

1. 단일 Pandas Series를Dataframe으로 변환

 

만든 series data를 dataframe으로 변환시키자.

이때 두가지 방식을 사용하는데, 첫째는 to_frame을 사용하는 것이다.

print(df_series.to_frame(name='num'))
print(type(df_series.to_frame(name='num')))

       num
index     
가       20
나       82
다       86
라       74
마       74
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

시리즈 data 뒤에 .을 붙이고, to_frame을 사용해주었다.

여기서 중요한 건 DF로 바꿀 때, name을 설정해줘야 한다는 것이다.

name 안해주면 빈 DF이 나오더라...

name은 to_frame의 괄호 안에 적어주면 된다.

 

 

 

두번째 방법은... 사실 방법이라 하기 좀 뭐하다.

이건 index를 직접 열로 만들어줘서 ncol=2인 DF로 변환시키는 방식이다.

사용하는 코드는 rename_axis와 reset_index이다. 직접 코드로 확인하자.

 

1) reset_index : index를 DF로 빼준다.

df = pd.Series(np.random.randint(0, 100, size=(5)),
                      index=['가', '나', '다', '라', '마'])

print(df)
print(df.reset_index())

가    41
나    44
다    61
라    56
마     5
dtype: int32

  index   0
0     가  41
1     나  44
2     다  61
3     라  56
4     마   5

원래 시리즈였던 data가,

reset_index를 사용해주며 Dataframe이 되었다.

즉 index도 하나의 column으로 바뀌며 DF에 들어오게 되는 것이다.

 

 

index 말고 다른 이름으로도 가능하다.

여기서 이제 rename_axis가 사용된다.

 

2) rename_axis : index의 이름을 지정해준다.

df = pd.Series(np.random.randint(0, 100, size=(5)),
                      index=['가', '나', '다', '라', '마']).rename_axis('한글')

print(df)
print(df.reset_index())

한글
가    68
나    97
다    69
라    85
마    10
dtype: int32
  한글   0
0  가  68
1  나  97
2  다  69
3  라  85
4  마  10

index의 이름을 바꿔주고, 이걸 이제 reset_index를 이용해 DF로 만들어준 것이다.

 

그런데 막상 바꾸고 보니까 숫자들의 column name이 '0'인게 거슬리지 않은가?

그럼 reset_index에 있는 기능을 사용한다.

df = pd.Series(np.random.randint(0, 100, size=(5)),
                      index=['가', '나', '다', '라', '마']).rename_axis('한글')

df1 = df.reset_index(name="num")
df1

code result

column 이름에 num이 생긴 것을 확인할 수 있다.

 

정리::

pd.Series data를 만들고, DF로 변환하고자 한다.
1. to_frame을 사용한다.
2. reset_index를 사용해 DF에 index를 포함시킨다.
2-1. reset_index(name='~')을 사용하면 Series data의 이름이 0이 아닌 다른 것으로 저장할 수 있다.
** 이때 rename_axis를 사용하면 index 이름 바꿀 수 있다.

 

 

 

 

2. 여러 Pandas Series를Dataframe으로 변환

Pandas의 concat 함수를 사용한다. 이때 axis를 1로 설정해줘야 한다는 사실을 잊지 말자.

df1 = pd.Series(np.random.randint(0,100,size=(5)), 
                        index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
df2 = pd.Series(np.random.randint(40,100,size=(5)), 
                        index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
df3 = pd.Series(np.random.randint(80,100,size=(5)), 
                        index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

df = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)

    0   1   2
a  88  85  95
b  98  57  88
c  24  41  83
d  92  93  80
e  17  74  83

 

막상 만들고 보니 열 이름이 0, 1, 2으로 되어있다.

거슬리니 rename 함수를 이용해 수정해주자.

df = df.rename(columns={0:'df1', 1:'df2', 2:'df3'})
print(df)

   df1  df2  df3
a   88   85   95
b   98   57   88
c   24   41   83
d   92   93   80
e   17   74   83

 

 go o o o o o d !