[Pandas 기초] 12. 데이터 수정

 

👉데이터를 다루다보면, 불필요한 데이터를 삭제하거나 새로운 데이터를 추가하는 등의 수정 작업이 필요할 때가 있다.

---

• 데이터 준비 (이전과 동일)
  

  

Coulmn 수정

• `.replace()` : 특정 데이터를 원하는 데이터로 바꿔줌. (딕셔너리 형태로 입력!)
  

  

• `.str.lower()` : 입력된 문자열을 소문자로 바꿔줌 (전에 했던 내용^^)
• `.str.upper()` : 입력된 문자열을 대문자로 바꿔줌
  

  

• 셀 내용을 `+`로 수정해줄 수도 있음.
  

  

Coulmn 추가

• 새로운 열을 추가하고 싶을 땐, 그냥 `df[ ]=` 으로 정의만 해주면 알아서 생성됨.
  

  

• `.loc`로 특정 위치의 셀을 수정할 수도 있음. (밑에 나오는 'Cell 수정'과 동일)
  

  

Coulmn 삭제

• `.drop(columns=)` : 입력된 열을 삭제해 줌.
  

  

• 여러 개를 한 번에 삭제할 수도 있음. (리스트 형태로 입력!)
  

  

Row 삭제

• `.drop(index=)` : 입력된 행을 삭제해 줌. (여러 개도 가능함 ㅇㅇ)
  

  

• 특정 조건에 해당하는 데이터를 삭제할 수도 있음. (.index 활용)
  

  

Row 추가

• 새로운 행을 추가하고 싶을 땐, `.loc`로 새로운 인덱스(행)를 정의해주면 됨.
  

  

Cell 수정

• 특정 셀의 내용을 수정하고 싶을 때도, `.loc`로 해당 위치의 값을 정의해주면
    새롭게 그 값으로 수정됨. (리스트로 입력하여 여러 개도 가능!)
  

  

Coulmn 순서 변경

• 열의 순서를 바꾸고 싶다면, 그냥 열 이름을 원하는 순서대로 호출하면 됨.
  • ex) `df[['합격 결과', '이름', '학교']]`
    

    

• (보충 설명) 
  

  

Coulmn 이름 변경

• 열의 이름을 바꾸고 싶다면, `.columns`에 새롭게 정의해주면 그 이름으로 수정됨.
  

  

🧐My Point

❓[10] 처음 배울 때, .loc를 이렇게 활용하는 게 뭔가 복잡하다고 생각했음..!
❓[11] Column 삭제할 때만 .columns 필요한 게 이해가 안 됐었음 ➡️ 이제보니, Column 수정은 사실상 (Column에 들어있는) Cell 수정이라 그런 거고, Column 추가는 그냥 정의하면 바로 생기는 거라 그런 거 같다고 어느 정도 이해가 된다..!
❓[14] 열과 달리, 행을 삭제할 땐 [] 안 씌워줘도 되네.. 헷갈린다! ➡️ 열은 원래 df['키']처럼 호출했던 거고, 행은 index니까 그런 거라고 그러려니 하면 되겠지ㅠ
❗.loc는 행을 추가할 때도 쓰고, 셀을 수정할 때도 쓰고.. 만능이구만...!! (단순히 데이터 선택할 때만 쓰는 게 아니었다..)

 

 

 

 

---

 

*본 포스팅은 이전에 Velog(https://velog.io/@simon919)에서 작성했던 글을 Tistory로 옮긴 것입니다.