라이브러리 - pandas(python)

pandas

 

 

✅ Pandas란?

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데이터를 수정하고 가공하고 검색하는 등 여러 기능을 제공한다.

 

설치

pip install pandas

 

Usage

import pandas as pd
daily_df = pd.read_csv("data/daily_report.csv")
daily_df = daily_df[["Confirmed", "Deaths", "Recovered"]].sum().reset_index(name="count")
daily_df = daily_df.rename(columns={"index": "conditions"})
daily_df

csv파일을 읽어와 3개의 column들만 필터링해서 column별로 개수를 합산했다.

합산 값의 데이터 형식은 더 이상 dataframe이 아니라 series로 나오는데, 다시 dataframe 형식으로 바꾸기 위해 reset_index()를 사용한다.

결과

 

import pandas as pd

conditions = ["confirmed", "deaths", "recovered"]

daily_df = pd.read_csv("data/daily_report.csv")

totals_df = (
    daily_df[["Confirmed", "Deaths", "Recovered"]].sum().reset_index(name="count")
)
totals_df = totals_df.rename(columns={"index": "conditions"})

countries_df = daily_df[["Country_Region", "Confirmed", "Deaths", "Recovered"]]
countries_df = countries_df.groupby("Country_Region").sum().reset_index()


def make_country_df(country):
    def make_df(condition):
        df = pd.read_csv(f"data/time_{condition}.csv")
        df = df.loc[df["Country/Region"] == country]
        df = (
            df.drop(columns=["Province/State", "Country/Region", "Lat", "Long"])
            .sum()
            .reset_index(name=condition)
        )
        df = df.rename(columns={"index": "date"})
        return df

    final_df = None

    for condition in conditions:
        condition_df = make_df(condition)
        if final_df is None:
            final_df = condition_df
        else:
            final_df = final_df.merge(condition_df)

    return final_df


def make_global_df():
    def make_df(condition):
        df = pd.read_csv(f"data/time_{condition}.csv")
        df = (
            df.drop(["Province/State", "Country/Region", "Lat", "Long"], axis=1)
            .sum()
            .reset_index(name=condition)
        )
        df = df.rename(columns={"index": "date"})
        return df

    final_df = None

    for condition in conditions:
        condition_df = make_df(condition)
        if final_df is None:
            final_df = condition_df
        else:
            final_df = final_df.merge(condition_df)

    return final_df