1_2 데이터프레임 문법(?)

여기서 부터는 내가 생각 할 때, SQL 문법 같은 느낌스~~~ 

 

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1) 데이터프레임명.보고싶은열 == 'EU'

--> select 칼럼명

     from 테이블명 

     Where 칼럼명 = 'EU'

 

--> 상위 20개만 보고싶다! 

데이터프레임명[데이터프레임명.보고싶은열 == 'EU' ].head(20)

 

--> beer_servings의 값이 158보다 큰 경우만 보고싶다

데이터프레임명[데이터프레임명.보고싶은열> 158 ]

데이터프레임명[데이터프레임명['보고싶은 열'] > 158 ]

 

--> beer_servings의 값이 10 이하이면서 country, beer_servings의 두 개의 열만을 뽑아내는 방법

데이터프레임명[데이터프레임명.보고싶은열 <= 10]['보고싶은열1', '보고싶은열2']

 

--> 필터링 + 평균

데이터프레임명[데이터프레임명.보고싶은열 == 'EU']['보고싶은열2'.mean()]

 

--> 보고싶을 열 필터링 + 일정 조건 이상만! 

데이터프레임명[데이터프레임명.보고싶은열 > 보고싶은열.mean()]

 

--> null값만 보기! 

데이터프레임명[데이터프레임명.보고싶은열.isnull()]

 

 

2) 연산하기 ( AND, OR, NOT 연산자)

• & : AND
• | : OR
• ~ : NOT

다시 말해 다음과 같이 사용할 수 있습니다.

• A조건 & B조건 : A조건과 B조건 모두 만족하는 경우
• A조건 | B조건 : A조건 또는 B조건 둘 중 하나를 만족하는 경우
• ~A조건 : A조건을 만족하는 경우의 반대. 즉, A조건을 만족하지 않는 경우

# NOT 조건

drink_df[~(drink_df.continent=='EU')]

 

# AND 조건

drink_df[(drink_df.continent=='EU') & (drink_df.wine_servings > 300)]

 

# OR 조건

len(drink_df[(drink_df.continent=='EU') | (drink_df.wine_servings > 300)])

 

 

3) 정렬과 로직과 수치정보의 결합

 

 drink_df 에서 total_litres_of_pure_alchohol의 값이 최대값인 경우의 counry 열을 출력

 

데이터프레임명[데이터프레임명.보고싶은열 ==데이터프레임명.보고싶은열.max()]['보고싶은열2']

drink_df[drink_de.total_litres_of_pure_alcohol == drink_df.total_litres_of_pure_alcohol.max()]['country']

 

 drink_df 에서 wine_servings의 값이 300보다 크거나, beer_servings의 값이 300보다 크거나, sprit_servings의 값이 300보다 큰 경우의 country열의 데이터를 모두 카운트하였을 때의 숫자를 출력

 

데이터프레임명[(데이터프레임명.보고싶은열>300)|(데이터프레임명.보고싶은열2>300)|(데이터프레임명.보고싶은열3 >300)]. 보고싶은열4.count() 

drink_df[drink_df.wine_servings > 300) | (drink_df.beer_servings > 300) | (drink_df.spirit_servings > 300)].country.count()

   

데이터를 특정 기준으로 정렬하기(오름차순) / 내림차순 정렬 / 여러 열을 기준으로 정렬

 

- 데이터프레임명.sort_values('정렬기준 열')

drink_df.sort_values('beer_servings')

 

- 데이터프레임명.sort_values('정렬기준 열', ascending = False)

 

- 데이터프레임명.sort_values('정렬기준 열1' , '정렬기준 열2'])