Python Pandas 데이터프레임 조작 : 행/열 삭제부터 이름/타입 변경까지 drop() 함수 , rename({}) 함수

< 데이터를 삭제하는 방법 >

# 행 삭제, 열 삭제
# drop() 함수를 이용하고, axis 만 설정해 주면 된다.

# 이전장에서 사용했던 데이터를 그대로 가져와서 진행

 

# store 2 삭제 (행)

df.drop('store 2' , axis= 0)

 

# glasses 컬럼 삭제 (열)

df.drop('glasses', axis=1)

 

# pants, glasses, shirts 3개 컬럼 삭제

df.drop(['pants','glasses','shirts'] , axis=1)

< 실제 삭제한 데이터 결과를 저장하는 방법 >

# 1) '=' 기호를 사용하여 데이터를 다시 저장하는 방법
df = df.drop('glasses' , axis=1)

ㄴ 삭제한 결과값을 df 원본에 다시 저장

 

# 2) inplace= True 함수(파라미터)를 사용하여 바로 저장
df.drop('watches' , axis=1 , inplace=True)

ㄴ 'watches' 열을 원본에서 바로 삭제하고 그대로 저장함

< 인덱스 이름, 컬럼 이름을 변경하는 방법 >

# rename 함수 : 인덱스명을 바꾸는 방법 store 3를 last store 로 변경 = .rename(index={}) 사용

df.rename( index= { 'store 3' : 'last store' }, inplace=True)

ㄴ 인덱스명은 {} 딕셔너리를 사용하여 정의함! 함수의 규칙같은것으로 외워야함!

 

# 컬럼명 변경 : bikes => hat , suits => shoes = .rename(columns={}) 사용

df.rename( columns= { 'bikes' : 'hat' , 'suits' : 'shoes' }, inplace=True)

< 새로운 컬럼 생성 및 인덱스로 타입 변경 방법 >

# 새로운 컬럼 name 을 만들되, A, B, C 라고 넣자

df['name'] = ['A','B','C']

 

# 새로 넣은 name(컬럼) A, B, C 를 인덱스로 변경하고 싶다면 .set_index() 를 사용 (갈아끼기)

df.set_index('name', inplace=True)

 

# 인덱스로 넣었던 name을 다시 컬럼으로 바꾸고 싶다면 .reset_index() 사용 !!! 자주 사용하니까 알아둘것 !!!

df.reset_index(inplace=True)

 

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