파이썬(Python) Pandas Series, Dataframe index #1

Pandas Series는 색인(index)를 이용해서 각 요소에 접근할 수 있습니다. 색인은 문자열 값이나 정수 값을 사용할 수 있으며, 정수 값을 이용한 색인은 NumPy 배열과 유사합니다.

아래의 코드는 Pandas Series의 색인을 이용해서 각 요소에 접근하는 예입니다.

 

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])

# 색인을 이용한 인덱싱
print(s['a'])  # 1.0
print(s[0])  # 1.0

# 슬라이싱을 이용한 인덱싱
print(s['a':'c'])  # a    1.0
                   # b    3.0
                   # c    5.0
                   # dtype: float64
print(s[0:3])  # a    1.0
               # b    3.0
               # c    5.0
               # dtype: float64

Pandas의 intersection() 메서드는 두 개의 Pandas Series 또는 Pandas DataFrame의 색인의 교집합을 반환하는 메서드입니다.  아래의 코드는 Pandas Series의 색인의 교집합을 구하는 예입니다.

 

import pandas as pd

# Pandas Series 생성
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
s2 = pd.Series([3, 4, 5, 6], index=['c', 'd', 'e', 'f'])

# intersection() 메서드 사용
intersection = s1.index.intersection(s2.index)
print(intersection)  # Index(['c', 'd'], dtype='object')

위의 코드에서는 intersection() 메서드를 사용하여 두 개의 Pandas Series의 색인의 교집합을 구하였습니다. intersection() 메서드의 결과는 Pandas Index 객체를 반환합니다.

 

andas의 union() 메서드는 두 개의 Pandas Series 또는 Pandas DataFrame의 색인의 합집합을 반환하는 메서드입니다. 예를 들어, 아래의 코드는 Pandas Series의 색인의 합집합을 구하는 예입니다.

import pandas as pd

# Pandas Series 생성
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
s2 = pd.Series([3, 4, 5, 6], index=['c', 'd', 'e', 'f'])

# union() 메서드 사용
union = s1.index.union(s2.index)
print(union)  # Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], dtype='object')

위의 코드에서는 union() 메서드를 사용하여 두 개의 Pandas Series의 색인의 합집합을 구하였습니다. union() 메서드의 결과는 Pandas Index 객체를 반환합니다

 

Pandas의 difference() 메서드는 두 개의 Pandas Series 또는 Pandas DataFrame의 색인의 차집합을 반환하는 메서드입니다. 예를 들어, 아래의 코드는 Pandas Series의 색인의 차집합을 구하는 예입니다.

import pandas as pd

# Pandas Series 생성
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
s2 = pd.Series([3, 4, 5, 6], index=['c', 'd', 'e', 'f'])

# difference() 메서드 사용
difference = s1.index.difference(s2.index)
print(difference)  # Index(['a', 'b'], dtype='object')

 

아래의 코드는 Pandas DataFrame의 색인의 교집합, 합집합, 차집합을 구하는 예입니다.

import pandas as pd

# Pandas DataFrame 생성
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11]}, index=['c', 'd', 'e'])

# intersection() 메서드 사용
intersection = df1.index.intersection(df2.index)
print(intersection)  # Index(['c'], dtype='object')

# union() 메서드 사용
union = df1.index.union(df2.index)
print(union)  # Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')

# difference() 메서드 사용
difference = df1.index.difference(df2.index)
print(difference)  # Index(['a', 'b'], dtype='object')

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