02. basicinfo (한글)

Introduction to DataFrames¶

Bogumił Kamiński, 2018년 5월 23일

출처¶

• https://github.com/JuliaComputing/JuliaBoxTutorials/tree/master/introductory-tutorials/broader-topics-and-ecosystem/intro-to-julia-DataFrames

함께보기¶

• https://deepstat.tistory.com/69 (01. constructors)(in English)
• https://deepstat.tistory.com/70 (01. constructors)(한글)
• https://deepstat.tistory.com/71 (02. basicinfo)(in English)
• https://deepstat.tistory.com/72 (02. basicinfo)(한글)

In [1]:

using DataFrames # load package

데이터프레임에 대한 기본정보 얻기¶

데이터프레임인 객체 x를 통해서 어떻게 정보를 얻는지 배울거다.

In [2]:

x = DataFrame(A = [1, 2], B = [1.0, missing], C = ["a", "b"])

Out[2]:

	A	B	C
	Int64	Float64⍰	String
1	1	1.0	a
2	2	missing	b

size 함수를 통해서 데이터프레임의 행과 열의 수를 얻을 수 있다.

In [3]:

size(x), size(x, 1), size(x, 2)

Out[3]:

((2, 3), 2, 3)

R처럼 nrow와 ncol을 통해서도 행과 열의 수를 얻을 수 있다. length는 열 수를 출력해준다.

In [4]:

nrow(x), ncol(x), length(x)

Out[4]:

(2, 3, 3)

describe는 기본적인 통계량을 출력해준다.

In [5]:

describe(x)

Out[5]:

	variable	mean	min	median	max	nunique	nmissing	eltype
	Symbol	Union…	Any	Union…	Any	Union…	Union…	DataType
1	A	1.5	1	1.5	2			Int64
2	B	1.0	1.0	1.0	1.0		1	Float64
3	C		a		b	2		String

showcols를 이용하면 열의 정보를 얻을 수 있다.

In [6]:

showcols(x)

┌ Warning: `showcols(df::AbstractDataFrame, all::Bool=false, values::Bool=true)` is deprecated, use `describe(df, stats=[:eltype, :nmissing, :first, :last])` instead.
│   caller = showcols(::DataFrame) at deprecated.jl:54
└ @ DataFrames ./deprecated.jl:54

Out[6]:

	variable	eltype	nmissing	first	last
	Symbol	DataType	Union…	Any	Any
1	A	Int64		1	2
2	B	Float64	1	1.0	missing
3	C	String		a	b

names를 이용하면 모든 열 이름을 출력할 수 있다.

In [7]:

names(x)

Out[7]:

3-element Array{Symbol,1}:
 :A
 :B
 :C

eltypes를 열(columns)의 타입(type)을 얻을 수 있다.

In [8]:

eltypes(x)

Out[8]:

3-element Array{Type,1}:
 Int64                  
 Union{Missing, Float64}
 String                 

아래에서는 좀 큰 데이터프레임을 만든다.

In [9]:

y = DataFrame(rand(1:10, 1000, 10));

head를 이용하면 위에 있는 몇 개의 행만을 볼 수 있고,

In [10]:

head(y)

Out[10]:

	x1	x2	x3	x4	x5	x6	x7	x8	x9	x10
	Int64	Int64	Int64	Int64	Int64	Int64	Int64	Int64	Int64	Int64
1	9	9	9	5	1	9	6	1	5	5
2	8	2	1	10	9	2	1	3	3	7
3	4	9	10	3	8	2	1	6	3	10
4	7	5	5	6	5	8	6	8	6	7
5	1	10	7	6	3	9	2	9	1	8
6	7	6	8	3	7	6	3	5	6	3

tail을 이용하면 아래 몇 개의 행만을 볼 수 있다.

In [11]:

tail(y, 3)

Out[11]:

	x1	x2	x3	x4	x5	x6	x7	x8	x9	x10
	Int64	Int64	Int64	Int64	Int64	Int64	Int64	Int64	Int64	Int64
1	3	6	9	6	7	10	3	3	7	4
2	3	9	1	3	7	10	6	8	4	7
3	9	3	3	3	9	9	5	9	10	7

일부값 불러오기¶

데이터프레임에서 열 중 하나를 벡터(Vector)로 불러오는 세가지 방법이 아래에 제시된다.

In [12]:

x[1], x[:A], x[:, 1]

┌ Warning: indexing with colon as row will create a copy in the future use df[col_inds] to get the columns without copying
│   caller = top-level scope at In[12]:1
└ @ Core In[12]:1

Out[12]:

([1, 2], [1, 2], [1, 2])

행 중 하나를 불러오려면, 인덱스(index)를 이용한다.

In [13]:

x[1, :]

Out[13]:

	A	B	C
	Int64	Float64⍰	String
1	1	1.0	a

값 하나만 불러오려면 어레이array에서 불러오는 것처럼 불러오면 된다.

In [14]:

x[1, 1]

Out[14]:

1

값의 일부를 하나의 값(scalar)으로 치환하는 것도 아래처럼 할 수 있다.

In [15]:

x[1:2, 1:2] = 1
x

Out[15]:

	A	B	C
	Int64	Float64⍰	String
1	1	1.0	a
2	1	1.0	b

행의 수와 동일한 길이의 벡터로 치환하는 것도,

In [16]:

x[1:2, 1:2] = [1,2]
x

Out[16]:

	A	B	C
	Int64	Float64⍰	String
1	1	1.0	a
2	2	2.0	b

크기가 같은 다른 데이터프레임으로 치환하는 것도 가능하다.

In [17]:

x[1:2, 1:2] = DataFrame([5 6; 7 8])
x

Out[17]:

	A	B	C
	Int64	Float64⍰	String
1	5	6.0	a
2	7	8.0	b