[2주차] 손쉽게 다루는 해외주식 – 데이터분석기초, 해외주식 다루기

1. Pandas 기초

판다스는 파이썬에서 데이터를 쉽게 다룰 수 있게 해주는 라이브러리이다.

데이터프레임을 깔끔하게 볼 수 있고 열 붙이기, 값 찾기 등 다양한 기능을 쉽게 사용할 수 있다.

먼저 Pandas 라이브러리를 아래 코드를 입력해서 import 한다.

import pandas as pd
import numpy as np

numpy도 함께 쓰일 일이 있으므로 함께 import 한다.

 

기본 DataFrame 만들어보기

data = {
    'name' : ['영수','철수','영희','소희'],
    'age' : [20,15,38,8]
}

df = pd.DataFrame(data)

 

DataFrame 다루기 - 기초

• 행 추가하기

doc = {
	'name':'세종',
	'age':14,
}
df = df.append(doc,ignore_index=True)

• Colums 추가하기

df['city'] = ['서울','부산','부산','서울','서울']

• 특정 Column만 뽑아보기

df[['name','city']]

• 원하는 조건에 맞는 행만 뽑아보기

df[df['age'] < 20]

• 특정 행에서의 뽑아보기

df.iloc[-1,0] # 마지막 행
df.iloc[0,0] # 첫 행

 

DataFrame 다루기 - 연산

• 열을 정렬하기

df.sort_values(by='age',ascending=True)

• 조건에 맞는 열을 추가하기

np.where(df['age'] > 20,'성인','청소년')

df['is_adult'] = np.where(df['age'] > 20,'성인','청소년')

• 평균, 최대값, 최소값, 갯수 구하기

df['age'].mean()

df['age'].max()

df['age'].min()

df['age'].count()

• 퀴즈 - 서울에 사는 사람 중 나이가 가장 많은 사람은 몇 살?

df[df['city'] == '서울']['age'].max()

//또는

df[df['city'] == '서울'].sort_values(by='age',ascending=False).iloc[0,1]

 

 

2. 엑셀 가져오기

• 실제 데이터 import 해보기 - 엑셀 파일을 colab에 붙여넣기만 하면 된다.

 

• 엑셀을 DataFrame으로 읽기

pd.read_excel('종목데이터.xlsx')

• df 변수에 넣어두기

df = pd.read_excel('종목데이터.xlsx')

• 앞, 뒤 5줄의 데이터만 확인하기

df.head()

df.tail()

df.head(20)
df.tail(20)

※ 소괄호 안에 숫자를 넣으면 해당 숫자만큼의 줄만 볼 수 있다.

 

• 소수점 둘째자리까지만 출력하기

pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format