[데이터 분석] pandas 기초 2

code 국가코드표

 

	국적코드	국적명
0	A01	일본
1	A02	대만
2	A03	홍콩
3	A18	중국
4	A18	이란
5	A22	우즈베키스탄
6	A23	카자흐스탄
7	A99	아시아 기타

 

 

데이터 통합 - 옆으로 통합 (merge)

 

데이터 옆으로 통합하기(left 조건)

sample_1_code = pd.merge(left=arrived_1, 
                         right=code,
                         how='left',
                         left_on='국적코드',
                         right_on='국적코드')

left / right 왼쪽/오른쪽 테이블

how='left' 왼쪽 테이블 기준으로 두 테이블 결합

 how='inner' 데이터 옆으로 통합하기(inner 조건)

left_on  right_on 왼쪽/오른쪽 테이블의 기준칼럼은'국가코드'

 

매칭되는 값이 없는 경우 NaN으로 표시됨

 

 

데이터 통합 - 아래로 통합 (append)

 

      두 테이블의 칼럼 순서가 동일해야 한다.

sample = sample_1_code.append(sample_2_code, ignore_index=True)

sample_1_code의 칼럼을 기준으로 데이터통합 

 

ignore_index=True 지정하지 않으면 각 데이터에서의 인덱스 값으로 합쳐짐

 

 

 

데이터 저장 (to_excel)

 

sample.to_excel('./files/sample.xlsx')

sample.to_excel('./files/sample_index_false.xlsx', index=False)

index번호 빼고 저장하고 싶다면 : index=False

 

 

 

 

데이터 집계(pivot_table)

 

"00별로 데이터 집계할 때"

엑셀에서의 피벗 테이블

 

sample_pivot = sample.pivot_table(values='입국객수',
                                  index='국적명',
                                  columns='기준년월',
                                  aggfunc='mean' )

sample.pivot_table() :  sample데이터를 피벗화한다

values='입국객수' : 값

index='국적명' : 행

columns='기준년월' " 열

aggfunc='mean' :  values를 index와 columns기준으로 평균을 계산

 

index colums은 필수값은 아님