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import pandas
pandas.__version__
'1.3.5'
본 포스팅에서 사용하는 Pandas 버전은 1.3.5 입니다.
Pandas 내에서는 Numpy의 Array와 같은 역할을 합니다.
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.Series([5, 10 ,15, 20])
data
0 5
1 10
2 15
3 20
dtype: int64
큰 차이점이라 하면 Index라는 것에 있습니다.
Series는 value와 index로 이루어져 있습니다.
data.values
array([ 5, 10, 15, 20])
data.index
RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)
values는 array 타입이며, index는 RageIndex 타입입니다.
print(data[1])
print(data[1:3])
index를 바탕으로 원하는 부분을 추출할 수 있습니다.
Pandas의 Series 객체는 index를 원하는 형태로 변경할 수 있습니다.
data = pd.Series([5, 10 ,15, 20], index = ['A','B','C','D'])
data
A 5
B 10
C 15
D 20
dtype: int64
print(data['B'])
10
print(data['B':'D'])
B 10
C 15
D 20
dtype: int64
Index를 A~D로 바꿔주었고, 인덱싱 또한 바뀐 Index로 사용할 수 있습니다.
Series는 Dictionary로 부터 바로 만들 수도 있습니다.
fruit_prices = {'Apple': 500, 'Banana': 300, 'Orange': 700, 'Grape': 1000}
fruit_prices = pd.Series(fruit_prices)
fruit_prices
Apple 500
Banana 300
Orange 700
Grape 1000
dtype: int64
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