1. 데이터과학자가 판다스를 배우는 이유

• 데이터과학자의 가장 기초적, 중요한 일: 데이터 수집 & 분석가능한 형태로 정리하는 일

  → 판다스 라이브러리는 데이터 수집 및 정리에 최적화된 도구임

2. 판다스 자료구조

• Series (시리즈) 자료구조

• DataFrame (데이터프레임) 자료구조

• 원소 선택 : DF의 행 인덱스 및 열 이름을 [행, 열] 형식의 2차원 좌표로 입력해 원소 위치 지정

  → 해당 위치의 원소가 반환

  → 1개 행과 2개 이상의 열 or 2개 이상의 행과 1개 열을 선택하면, 시리즈 객체 반환

  → 2개 이상의 행과 2개 이상의 열 선택하면, 데이터프레임 객체 반환

  

  

3. 인덱스 활용

• DataFrame객체.set_index( [ ‘열 이름’ ] or ‘열 이름’ ) → 특정 열을 행 인덱스로 설정
• DataFrame객체.reindex( 새로운 인덱스 배열 ) → 행 인덱스를 새로운 배열로 재지정
• DataFrame객체.reset_index() → 행 인덱스를 정수형 위치 인덱스로 초기화
• DataFrame객체.sort_index() → 행 인덱스를 기준으로 데이터프레임의 값을 정렬
• DataFrame객체.sort_values() → 특정 열 데이터를 기준으로 데이터프레임의 값을 정렬

4. 산술연산

판다스 객체 산술연산 과정의 내부 프로세스 3단계는 아래와 같음