1. Series

Series

## size : 개수반환

## unique : 유일한 값만 ndarray로 반환

## count : NaN을 제외한 개수를 반환

## value_counts : NaN을 제외하고 각 값들의 빈도를 반환

import pandas as pd
import numpy as np
 
s = pd.Series([0, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, np.nan])
print s
 
print "len(s) =", len(s)
print "s.size =", s.size
print "s.shape =", s.shape
print "s.count =", s.count()
print "s.unique =", s.unique()
 
<<<<< 실행결과 >>>>>
0    0.0
1    1.0
2    1.0
3    2.0
4    3.0
5    4.0
6    5.0
7    6.0
8    7.0
9    NaN
dtype: float64
 
len(s) = 10
s.size = 10
s.shape = (10,)
s.count = 9
s.unique = [  0.   1.   2.   3.   4.   5.   6.   7.  nan]

## loc, iloc

- loc[] : index로 값 접근

- iloc[] : 0 based index로 값 접근

import pandas as pd
import numpy as np
 
s = pd.Series([1, 4, 6], index = [100, 101, 102])
print s
 
print '=' * 20
 
print s.loc[100]
print s.iloc[0]
 
print '=' * 20
 
print s.loc[[100, 102]]
print s.iloc[[0, 2]]
 
print '=' * 20
 
print s.loc[[100, 102, 104, 105]]
 
## But!
## iloc은 인덱스의 값이 없으면 에러 발생
print s.iloc[[0, 1, 2, 4]]
 
<<<<< 실행결과 >>>>>
100    1
101    4
102    6
dtype: int64
====================
1
1
====================
100    1
102    6
dtype: int64
100    1
102    6
dtype: int64
====================
100    1.0
102    6.0
104    NaN
105    NaN
dtype: float64