pandas의 Series
Series는 pandas의 기본 객체 중 하나다. numpy의 ndarray를 기반으로 인덱싱 기능을 추가하여 1차원 배열을 나타낸다. index를 지정하지 않을 시, 기본적으로 ndarray와 같이 0-based 인덱스 생성한다. 지정할 경우 명시적으로 지정된 index를 사용한다. index는 기본적으로 0부터 자동으로 생성한다.
pandas를 사용하는 이유
Pandas의 Series는 1차원 데이터 구조로, 인덱스와 값의 쌍으로 구성된 데이터를 저장하는 데 사용된다. Series는 파이썬의 리스트나 배열과 유사한 개념이지만, 더 많은 기능과 유연성을 제공합니다. 아래는 Series를 사용하는 이유에 대한 몇 가지 이유다.
①데이터 레이블링 - Series는 값에 인덱스를 할당함으로써 데이터를 레이블링 할 수 있다. 이는 데이터를 식별하고 편리하게 액세스 할 수 있도록 도와줍니다. 인덱스는 숫자뿐만 아니라 문자열, 날짜 등 다양한 유형의 값으로 구성할 수 있다.
②데이터 조작과 분석 - Series는 데이터를 다루는 다양한 연산과 함수를 제공한다. 예를 들어, Series는 수학 연산, 통계 분석, 필터링, 정렬, 그룹화, 결측치 처리 등을 지원한다. 이를 통해 데이터를 변환하고 분석하는 데 유용하게 사용할 수 있다.
③데이터의 일관성과 일괄 처리 - Series는 데이터를 일관된 형식으로 저장하고 처리할 수 있도록 도와준다. 모든 값은 동일한 데이터 유형을 가지며, Pandas는 데이터 유형 변환, 결측치 처리, 데이터 정리 등을 간편하게 처리할 수 있는 기능을 제공한다.
④데이터 시각화 - Series는 데이터를 시각화하는 데 유용한 기능을 제공한다. Pandas는 Matplotlib과 통합되어 Series의 데이터를 그래프로 시각화하는 데 사용할 수 있는 다양한 플롯 스타일을 제공한다.
⑤데이터의 통합과 분할 - Series는 여러 개의 Series를 결합하여 데이터를 통합하고 분할하는 데 사용할 수 있다. 이를 통해 데이터의 구조를 유지하면서 복잡한 분석이나 처리를 수행할 수 있다.
요약하면 Pandas의 Series는 데이터 분석과 처리에 유용한 기능을 제공하여 데이터를 효율적으로 조작하고 분석하는 데 도움을 준다. 대부분의 정제된 데이터들은 테이블 형태로 표현된다. 이런 테이블 형태의 데이터를 분석하기에 가장 최적의 라이브러리가 pandas다.
Series 예제
import numpy as np
import pandas as pd
x = pd.Series([1,2,3,4,5])
print(x)
s5 = pd.Series([1,2,3], [100,200,300])
s5
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