[Pandas] Series CRUD 알아보기

 

- 목차

 

들어가며.

Pandas Series 자료구조의 간단한 데이터 CRUD 에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

 

Create.

먼저 Series 를 생성하는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

Series 는 간단히 Python List 자료구조를 통해서 생성이 가능합니다.

 

아래 예시처럼 숫자 타입의 리스트를 준비하여 pandas 의 Series 함수를 통해서 Series 를 생성할 수 있습니다.

Series 함수의 data 인자를 통해서 리스트를 입력하고, name 인자를 통해서 Series 의 이름을 설정할 수 있습니다.

import pandas as pd

numeric_ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
sr = pd.Series(data=numeric_ls, name="numbers")
print(sr.values.tolist())
print(sr.name)

 

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
numbers

Process finished with exit code 0

 

 

또한 index 를 수동으로 설정할 수도 있습니다.

기본적으로 index 의 기본값은 0 부터 시작하는 Range 형태인데요.

Series 의 index 속성을 조회하게 되면 아래와 같이 0 부터 시작하는 Range 값을 확인할 수 있습니다.

import pandas as pd

numeric_ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
sr = pd.Series(data=numeric_ls, name="numbers")
print(sr.index.tolist())

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

 

 

아래와 같이 index 를 매뉴얼하게 설정할 수 있습니다.

저는 start : 0, step : 100 그리고 stop 이 800 인 Range 를 만들어 pandas 의 Series 함수에 index 입력값으로 사용하였습니다.

import pandas as pd

numeric_ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
index_range = range(0, len(numeric_ls) * 100, 100)
sr = pd.Series(data=numeric_ls, index=index_range, name="numbers")
print(sr.index.tolist())

[0, 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800]

 

Update.

Series 는 index 와 values 로 구성됩니다.

그리고 Update 관점에서 Series 는 Dictionary 와 유사하게 동작하는데요.

Series.index 를 Key, Series.values 를 Value 로 취급하는 Dictionary 와 유사합니다.

따라서 아래 예시처럼 Update 를 수행할 수 있습니다.

 

import pandas as pd

numeric_ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
sr = pd.Series(data=numeric_ls, name="numbers")

sr[0] = 800
sr.values[1] = 8000

print(sr.values)

[ 800 8000    3    4    5    6    7    8    9]

 

Read.

Series 는 Iterator 처럼 동작할 수 있습니다.

그래서 For Loop 을 통해서 개별 데이터 단위로 조회가 가능합니다.

 

import pandas as pd

numeric_ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
index_range = range(0, len(numeric_ls) * 100, 100)
sr = pd.Series(data=numeric_ls, index=index_range, name="numbers")

for num in sr:
    print(num)

for index in sr.index:
    print(index)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
0
100
200
300
400
500
600
700
800

 

 

또한 Series 는 index 를 Key 로 가지는 Dictionary 처럼 활용할 수 있습니다.

아래의 예시처럼 Series 의 0번 index 의 값을 조회하기 위해서 sr[0] 과 같이 활용 가능합니다.

import pandas as pd

numeric_ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
index_range = range(0, len(numeric_ls) * 100, 100)
sr = pd.Series(data=numeric_ls, index=index_range, name="numbers")

value = sr[0] if 0 in sr.index else None
print(value)

 

만약 존재하지 않는 index 를 조회하는 상황에서는 아래와 같은 Error 를 유발할 수 있으므로

위 예시처럼 삼항연사자를 통해서 예외처리를 하는 것이 중요합니다.

ValueError: 1 is not in range

 

Delete.

파이썬의 del 명령어를 통해서 Pandas Series 의 특정 Index 와 Value 를 삭제할 수 있습니다.

중요한 점은 index 와 value 를 같이 삭제해야합니다.

Pandas Series 는 index 와 values 의 매칭이 중요하기 때문에 한가지만을 삭제하여 둘의 1:1 매칭이 어긋나서는 안됩니다.

 

아래와 같이 del 명령어와 index 를 통해서 특정 index 와 value 를 삭제할 수 있습니다.

0번 index 와 해당하는 값이 삭제됩니다.

import pandas as pd

numeric_ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
sr = pd.Series(data=numeric_ls, name="numbers")

del sr[0]

print(sr.index.tolist())
print(sr.values)

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
[2 3 4 5 6 7 8 9]