[Python] 데이터 통합/저장/타입 변환하기

데이터 통합하기

 

- 행 단위 통합하기

 

• pd.concat() : axis=0으로 데이터프레임끼리 행 단위 통합하기 
  • ignore_index=True : 데이터를 행으로 추가할 때 인덱스 번호를 순차적으로 증가시킴

# 행 단위 데이터 통합하기

pd.concat([sample_1, sample_2], ignore_index=True)

 

- 열 단위 통합하기

 

• pd.merge() : 두 데이터프레임을 각 데이터에 존재하는 고유값을 기준으로 병합
  • left : 왼쪽 메모리 영역 데이터
  • right : 오른쪽 메모리 영역 데이터
  • how : 어떻게 합칠 것인지 결정
    
    • inner : 같은 것에 대해서만
    • outer : 왼쪽, 오른쪽 데이터 모두에 대해서 (같은 값이 없으면 NaN)
    • left : 왼쪽 데이터 모두에 대해서 (같은 값이 없으면 NaN)
    • right : 오른쪽 데이터 모두에 대해서 (같은 값이 없으면 NaN)
  • left_on : 왼쪽 데이터에서 오른쪽 데이터와 매핑할 컬럼
  • right_on : 오른쪽 데이터에서 왼쪽 데이터와 매핑할 컬럼

# 열 단위 데이터 통합하기 - merge() 사용

pd.merge(left = sample,
        right = code_master,
        how = "left",
        left_on = "국적코드",
        right_on = "국적코드")

 

• pd.concat() : axis=1으로 데이터프레임끼리 열 단위 통합하기

# 열 단위 데이터 통합하기 - concat() 사용

pd.concat([df_1, df_2], axis=1)

 

- 인덱스 재정렬하기

 

• reset_index() : 인덱스 번호를 순차적으로 다시 생성하기
  • drop=True : 기존의 인덱스를 컬럼으로 사용하지 않을 때

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데이터 저장하기

 

• to_excel() : 엑셀 파일로 저장하는 함수
• to_csv() : csv 파일로 저장하는 함수
• to_json() : json 파일로 저장하는 함수 
  • index = False : 데이터프레임의 인덱스 번호는 제외하기
  • encoding="euc-kr" 또는 "utf-8" : 한글 데이터 있을 때 사용

# 데이터 파일 엑셀로 저장하기

df.to_excel("./files/sample.xlsx", index = False)

# 데이터 파일 csv로 저장하기

df.to_csv("./data/sample_data.csv", encoding="euc-kr", index=False)

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데이터 타입 변환하기

 

- 데이터 확인하기

 

• type() : 변수 원형의 타입을 확인
• dtypes : 데이터프레임의 데이터 타입 확인

 

• index : 데이터프레임의 인덱스 확인
• columns : 데이터프레임의 컬럼명 확인
• values : 데이터프레임의 행 데이터 확인

 

• count() : 데이터프레임 내에 컬럼의 데이터 갯수 확인하기

 

- 데이터프레임 타입 변환

 

• astype() : 데이터프레임의 타입 변환하기

### 데이터프레임 타입 변환하기

# 필요한 경우 컬럼 하나씩 타입 변환
tips["smoker"].astype(str)

# 전체를 바꾸는 경우는 거의 없음
tips.astype(str)