지난번 포스팅에서는 Python pandas의 DataFrame 만들기, Attributes 조회하기에 대해서 알아보았습니다.

 

이번 포스팅에서는 DataFrame의 데이터를

 

 - (1) 행(row) 기준으로 선택해서 가져오기

 - (2) 열(column) 기준으로 선택해서 가져오기

 

방법(DataFrame objects indexing and selection by rows or columns)에 대해서 소개하겠습니다.

 

 

먼저, 필요한 Libraries 를 importing하고, 간단한 5행 3열의 DataFrame을 만들어 보겠습니다.

 

 

In [1]: import numpy as np

   ...: import pandas as pd

   ...: from pandas import DataFrame

   ...:

   ...: ##-- Making DataFrame

   ...: df_2 = DataFrame({'class_1': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c'],

   ...:                          'var_1': np.arange(5),

   ...:                          'var_2': np.random.randn(5)},

   ...:                          index = ['r0', 'r1', 'r2', 'r3', 'r4'])

   ...:

   ...: df_2

Out[1]:

   class_1  var_1     var_2
r0       a      0  2.896618
r1       a      1 -0.113472
r2       b      2  0.261695
r3       b      3 -0.260788
r4       c      4 -0.791744

 

 

 

 

 

 (1) 행 기준으로 선택해서 가져오기 (indexing and selection by row)

 

DataFrame의 index 를 확인해보겠습니다.

 

 

In [2]: df_2.index # returning index

Out[2]: Index(['r0', 'r1', 'r2', 'r3', 'r4'], dtype='object')

 

 

 

'ix'를 사용하면 행 기준 indexing할 때 정수(int)와 행 이름(row label) 모두 사용할 수 있어서 편리합니다.

조건을 조금씩 달리해가면서 몇 가지 예를 아래에 들어보겠습니다. 서로 다른 점을 유심히 살펴보시면 어렵지 않게 사용법을 이해하실 수 있을 겁니다. 어렵지 않아요.

 

 

 

In [4]: df_2.ix[2:] # indexing from int. position to end

Out[4]:

   class_1  var_1     var_2
r2       b      2  0.261695
r3       b      3 -0.260788
r4       c      4 -0.791744

 

 

 

 

In [5]: df_2.ix[2] # indexing specific row with int. position

Out[5]:

class_1           b
var_1             2
var_2      0.261695
Name: r2, dtype: object

 

 

 

 

In [6]: df_2.ix['r2'] # indexing specific row with row label

Out[6]:

class_1           b
var_1             2
var_2      0.261695
Name: r2, dtype: object

 

 

 

 

데이터가 매우 많은 수의 행을 가지고 있을 경우에 위로 부터 n개의 행만 보고 싶은 때는 head(n) 메소드를 사용하면 됩니다.

 

 

In [7]: df_2.head(2) # Returns first n rows

Out[7]:

   class_1  var_1     var_2
r0       a      0  2.896618
r1       a      1 -0.113472

 

 

 

 

tail(n) 메소드는 행의 제일 마지막부터 n번째까지의 행 기준 데이터를 반환합니다.

 

 

In [8]: df_2.tail(2) # Returns last n rows

 

Out[8]:   

   class_1  var_1     var_2
r3       b      3 -0.260788
r4       c      4 -0.791744

 

 

 

 

 

 

 

  (2) 열 기준으로 선택해서 가져오기 (indexing and selection by column)

 

 

df_2 DataFrame의 열을 .columns 로 확인해 보겠습니다.

 

 

In [12]: df_2.columns
Out[12]: Index(['class_1', 'var_1', 'var_2'], dtype='object')

 

 

 

 

열(column) 기준으로 indexing할때는 '[ ]' 안에 열 이름(column label)을 'string' 형식으로 입력해주면 됩니다.

 

 

In [13]: df_2['class_1']

Out[13]:

r0    a
r1    a
r2    b
r3    b
r4    c
Name: class_1, dtype: object

 

 

 

 

두 개이상의 열(columns)을 가져오고 싶을 때는 튜플(tuple)을 사용해서 열의 이름을 나열해 주면 됩니다.

 

 

In [14]: df_2[['class_1', 'var_1']]

Out[14]:

   class_1  var_1
r0       a      0
r1       a      1
r2       b      2
r3       b      3
r4       c      4

 

 

 

이상으로 DataFrame Indexing and Selection에 대해서 마치겠습니다.

 

다음번 포스팅에서는 DataFrame index의 reindexing에 대해서 알아보겠습니다.

 

 

Posted by R Friend R_Friend

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Python 을 가지고 분석에 활용한다고 했을 때 데이터 전처리에 NumPy와 pandas library를 많이 사용합니다.  특히, 행과 열로 구성이 되어있는 DataFrame type 데이터를 입력, 처리, 조작할 때 pandas 가 매우 강력하고 편리합니다.

 

 

Python의 pandas library의 read_csv() 함수를 사용해서 외부 text 파일, csv 파일을 불러와서 DataFrame으로 저장하는 방법에 대해서 소개하겠습니다.

 

 

 1. csv 파일 불러오기 : read_csv()

 

 

아래와 같이 ID, LAST_NAME, AGE 3개의 열(column)을 가지고 있고, 5개의 행(row) 가지고 있는, 콤마로 구분된 CSV 파일(comma sepeated file)을 예제로 사용하겠습니다.

 

[예제 CSV 파일 : test_csv_file.csv =>  test_csv_file.csv   ]

 

ID

LAST_NAME

AGE

1

KIM

30

2

CHOI

25

3

LEE

41

4

PARK

19

5

LIM

36

 

 

import 로 pandas library를 호출한 다음에 read_csv() 함수에 파일 경로파일 이름을 적어주면 됩니다. csv 파일은 구분자(separator, delimiter)를 명시적으로 ',' (comma)라고 지정해주지 않아도 알아서 잘 불러옵니다.

 

 

>>> import pandas as pd
>>> csv_test = pd.read_csv('C:/Users/Administrator/Documents/Python/test_csv_file.csv')

 

 

 

 

DataFrame.shape 을 사용해서 행(row)과 열(column)의 개수를 확인해보고, 행과 열이 몇 개 안되므로 indexing 없이 전체를 호출해보겠습니다.

 

 

>>> csv_test.shape # number of rows, columns
(5, 3)
>>> csv_test 
   ID LAST_NAME  AGE
0   1       KIM   30
1   2      CHOI   25
2   3       LEE   41
3   4      PARK   19
4   5       LIM   36

 

 

 

 

Spyder (Python 3.5) 의 'Variable explorer' 창에 보면 csv 라는 이름의 DataFrame 이 신규로 생성되었으며, Size 란에 보면 (5, 3) 으로서 5개 행(rows), 3개 열(columns)으로 구성되어 있음을 알 수 있습니다.

 

csv DataFrame 이름을 클릭하면 아래 그림처럼 행과 열로 구성된 2차원이 DataFrame을 열어서 볼 수 있습니다.

 

 

 

 

 

 2. 구분자 '|' 인 text 파일 불러오기 : sep='|'

 

이번에는 구분자가 콤마(,)가 아닌 다른 기호, 가령, 수직 막대기 '|' 인 경우의 text 파일을 불러와보도록 하겠습니다. 

 

[ 예제 test_text_file.txt  =>  test_text_file.txt   ]

ID|A|B|C|D
C1|1|2|3|4
C2|5|6|7|8
C3|1|3|5|7

 

 

 

read_csv() 함수는 동일하며, 파일 경로와 text 파일 이름을 써주고, 구분자(separator, delimiter)에 sep='|' 를 추가해줍니다.

 

 

>>> text_test = pd.read_csv('C:/Users/Administrator/Documents/Python/test_text_file.txt', sep='|')
>>> text_test
   ID  A  B  C  D
0  C1  1  2  3  4
1  C2  5  6  7  8
2  C3  1  3  5  7

 

 


만약 구분자가 탭(tab) 이라면 sep = '\t' 을 입력해줍니다.  



 

 3. 파일 불러올 때 index 지정해주기 : index_col

 

 

만약에 위의 예에서 첫번째 열인 'ID'라는 이름의 변수를 Index 로 지정해주고 싶으면 index_col=0 (위치)이나 index_col='ID' 처럼 직접 변수 이름을 지정해주면 됩니다.

 

 

>>> # pass the column number you wish to use as the index:
... pd.read_csv('C:/Users/Administrator/Documents/Python/test_text_file.txt', sep='|', index_col=0)
    A  B  C  D
ID           
C1  1  2  3  4
C2  5  6  7  8
C3  1  3  5  7

 

 

 

>>> # pass the column name you wish to use as the index:
... pd.read_csv('C:/Users/Administrator/Documents/Python/test_text_file.txt', sep='|', index_col='ID')
    A  B  C  D
ID           
C1  1  2  3  4
C2  5  6  7  8
C3  1  3  5  7

 

 

 

 

 

 4. 변수 이름(column name, header) 이 없는 파일 불러올 때 이름 부여하기

     : names=['X1', 'X2', ... ], header=None

 

 

[ 예제 : 변수 이름이 없는 text 파일(no header)  =>  text_without_column_name.txt ]

 

C1|1|2|3|4
C2|5|6|7|8
C3|1|3|5|7

 

 

names=['ID', 'A', 'B', 'C', 'D'] 와 같이 칼럼 이름을 부여해줍니다.  header=None 은 칼럼 이름이 없다는 뜻이며, 만약 1번째 행이 칼럼 이름이라면 header=0 으로 지정해주면 됩니다.

 

 

>>> # naming columns :
... pd.read_csv('C:/Users/Administrator/Documents/Python/text_without_column_name.txt', sep='|', names=['ID', 'A', 'B', 'C', 'D'], header=None, index_col='ID')
    A  B  C  D
ID           
C1  1  2  3  4
C2  5  6  7  8
C3  1  3  5  7

 

 

 

 

 5. 유니코드 디코드 에러, UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte

 

불러오려는 text, csv 파일의 encoding 설정과 Python encoding 설정이 서로 맞지 않으면 UnicodeDecodeError 가 발생합니다.  한글은 보통 'utf-8' 을 많이 사용하는데요, 만약 아래처럼 'utf-8' 코덱을 decode 할 수 없다고 에러 메시지가 나오는 경우가 있습니다.

 

UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc1 in position 26: invalid start byte 

이럴 경우에는 Windows에서 많이 사용하는 'CP949'로 아래처럼 encoding을 설정해서 text, csv 파일 불러오기를 해보시기 바랍니다.

 

 

f = pd.read_csv('directory/file', sep='|'', encoding='CP949')

 

 

혹시 encoding='CP949' 로 해도 안되면 코덱 확인해보셔야 할텐데요, 코덱을 모두 설명하기에는 너무 양이 많으므로 이하 생략합니다.



 6. 특정 줄은 제외하고 불러오기: skiprows = [x, x]


skip rows 옵션을 사용하여 첫번째와 두번째 줄은 제외하고 csv 파일을 DataFrame으로 불러와보겠습니다. 



# skip 1st and 2nd rows (do not read 1, 2 rows)

csv_2 = pd.read_csv("C:/Users/admin/Documents/data/test_csv_file.csv", 

                           skiprows = [1, 2])  







 7. n 개의 행만 불러오기: nrows = n


csv 파일의 위에서 부터 3개의 행(rows) 만 DataFrame으로 불어와보겠습니다. 


 

# read top 3 rows only

csv_3 = pd.read_csv("C:/Users/admin/Documents/data/test_csv_file.csv", 

                    nrows = 3)







  8. 사용자 정의 결측값 기호 (custom missing value symbols) 


불러오려는 데이터셋 파일에 다양한 모양, 기호의 결측값이 들어있을 수 있습니다. 이때 사용자 정의 결측값 기호를 표기해줌으로써 이들 특정 기호를 pandas가 결측값으로 인식할 수 있도록 해줍니다. 가령  어떤 문서에 숫자형 변수에 결측값이 '??'라는 표시로 입력이 되어있다고 한다면, 이를 pandas DataFrame으로 불러읽어들였을 경우 float나 int로 인식되어 불러오는 것이 아니라 string으로 인식해서 '??'를 결측값이 아니라 문자형으로 불러오게 됩니다. 이럴 경우 '??'를 결측값이라고 인식하라고 알려주는 역할이 na_values = ['??'] 옵션입니다. 



df = pd.read_csv('C:/Users/Administrator/Documents/Python/test_text_file.txt', 

                             na_values = ['?', '??', 'N/A', 'NA', 'nan', 'NaN', '-nan', '-NaN', 'null')

 


물론 데이터를 읽어들인 후에 후행적으로 결측값으로 인식되어야 할 것들(예: '?', 'N/A' 등)이 문자열로 잘못 인식되어 잘못 불어와졌을 경우 pandas의 데이터변환 함수를 사용해서 전처리할 수도 있습다만, 자칫 결측값이 있는 줄도 모르고 결측값 처리를 안하고 다음번 분석으로 넘어갈 실수를 할 수도 있으므로 가급적 데이터를 불러오는 단계에서 결측값 기호를 사전에 파악하시고 '사용자 정의 결측값 기호 na_values = [] 옵션'을 사용해서 결측값으로 인식해서 불러오는 것이 가장 좋은 방법이라고 생각합니다. 



  9. 데이터 유형 설정 (Setting the data type per each column)


pandas는 데이터셋을 읽어들일 때 첫번째 행의 데이터를 기준으로 각 칼럼별 데이터 유형을 추정해서 자동으로 세팅을 해줍니다. 대부분의 경우는 잘 맞는 편인데요, 가끔 분석가가 의도한 데이터유형으로 설정되지 않는 경우도 있습니다.(가령, 위의 8번 결측값 기호를 string object로 잘못 인식한다든지...)  DB 사용자라면 데이터 유형을 명시적으로 설정해주는 것에 익숙하실 텐데요, pandas의 pd.read_csv()에도 사용자가 dtpye 옵션으로 사전형(dictionary)으로 각 칼럼(key) 별 데이터 유형(value)를 짝을 지어서 명시적으로 설정해 줄 수 있습니다. 


df = pd.read_csv('C:/Users/Administrator/Documents/Python/test_text_file.txt', 

                            dtype = {"ID": int, 

                                          "LAST_NAME": str, 

                                          "AGE": float}

                            )

 



날짜/시간 형태(date/time format)의 데이터의 경우 infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, dayfirst, cache_dates 등의 시계열 데이터 형태에 특화된 옵션들이 있습니다. 자세한 내용은 아래의 pandas 매뉴얼을 참고하시기 바랍니다. 언제 시간이 되면 시계열데이터 전처리 및 분석은 별도의 세션으로 여러차례 연재를 해보겠습니다. 




Python pandas 라이브러리의 read_csv() 함수를 이용한 text, csv 파일 불러오기 소개를 마치겠습니다.

 

많은 도움 되었기를 바랍니다.

 

 


Posted by R Friend R_Friend

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  1. 이민결 2018.08.30 15:39  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    좋은 글 잘 봤습니다!!