3. 데이터프레임 응용(2)

2️⃣ 열 재구성

📢 열 순서 변경

📍 DataFrame객체[ 재구성한 열 이름의 리스트 ]

 

# ☝ 알파벳 순으로 열 순서 변경하기
# 1) 기존 열 이름을 리스트로 만든다.
# 2) 오름차순 정렬한다.
# 3) 열 순서를 변경한다.
df_sorted = df[sorted(list(df.columns.values))]

 

# ✌ 열 이름을 기존 순서의 역순으로 정렬하기
df_reverse = df[list(reversed(df.columns.values))]

 

# 👌 사용자 임의로 열 순서 재배치하기
df_custom = df[['pclass', 'sex', 'age', 'survived']]

 

 

📢 열 분리

🔥 주가 데이터 '연월일'열에서 '연', '월', '일' 데이터로 분리하기

astype() 메소드를 사용하여 '연월일' 열의 시간형 데이터를 문자열로 변경한다.
split() 메소드를 '연월일' 열의 문자열 속성에 적용하여, '연-월-일' 형식의 문자열 데이터를 분리한다.
분리한 데이터를 ['열', '월', '일']형태의 리스트로 정리한다.
반환되는 객체는 시리즈이고 dates변수에 저장한다.

시리즈의 문자열 리스트 분리

• 📍 Series객체.str.split(기준)
  
  

시리즈의 문자열 리스트 인덱싱

• 📍 Series객체.str.get(인덱스)
  

 

# 문자형으로 바꾸기
stock['연월일'] = stock['연월일'].astype('str')

# 문자열 분리
dates = stock['연월일'].str.split('-')

# 분리된 데이터를 새로운 열에 담기
stock['연'] = dates.str.get(0)
stock['월'] = dates.str.get(1)
stock['일'] = dates.str.get(2)

stock.head()