[Pandas] DataFrame만의 속성 및 메서드 (vs. Series)

다음은 주어진 속성 및 메서드를 적절히 분류한 표입니다:

분류	속성 및 메서드
데이터 조작	applymap, assign, insert, isetitem
시각화	boxplot, style
속성 접근 및 수정	columns, corrwith, eval
데이터 생성	from_dict, from_records
반복 처리	iterrows, itertuples
데이터 결합	join, merge
데이터 접근	lookup
데이터 재구성	melt, pivot, pivot_table, stack
데이터 필터링	query
데이터 선택	select_dtypes
인덱스 설정	set_index
데이터 출력	to_feather, to_gbq, to_html, to_orc, to_parquet, to_records, to_stata, to_xml

다음은 알파벳 순으로 각 속성 및 메서드에 대한 간략한 설명과 필수 변수 목록입니다:

• applymap: DataFrame의 각 요소에 대해 함수를 적용합니다.

  • 필수 변수: func (적용할 함수)

• assign: 새로운 열 추가나 기존 열 업데이트를 위한 메서드.

  • 필수 변수: **kwargs (추가할 열과 값)

• boxplot: DataFrame의 열에 대한 상자 그림(Box plot)을 생성합니다.

  • 필수 변수: 없음 (옵션으로 column, by 등)

• columns: DataFrame의 열 이름들을 반환하거나 설정하는 속성.

  • 필수 변수: 없음

• corrwith: 다른 DataFrame 또는 Series와의 상관 관계를 계산합니다.

  • 필수 변수: other (다른 DataFrame 또는 Series)

• eval: 문자열 표현식을 사용하여 DataFrame의 열을 평가하고 계산합니다.

  • 필수 변수: expr (표현식)

• from_dict: 딕셔너리를 사용하여 DataFrame을 생성합니다.

  • 필수 변수: data (딕셔너리 데이터)

• from_records: 레코드의 리스트나 배열을 사용하여 DataFrame을 생성합니다.

  • 필수 변수: data (레코드 데이터)

• insert: 특정 위치에 새로운 열을 추가합니다.

  • 필수 변수: loc (위치), column (열 이름), value (값)

• isetitem: 특정 위치의 요소 값을 설정합니다.

  • 필수 변수: index (위치), value (값)

• iterrows: DataFrame의 각 행에 대해 인덱스와 함께 반복합니다.

  • 필수 변수: 없음

• itertuples: DataFrame의 각 행에 대해 named tuple 형태로 반복합니다.

  • 필수 변수: 없음

• join: 다른 DataFrame과 인덱스나 열을 기준으로 결합합니다.

  • 필수 변수: other (다른 DataFrame)

• lookup: 지정된 행 및 열 인덱스를 사용하여 값에 접근합니다.

  • 필수 변수: row_labels, col_labels (행 및 열 인덱스)

• melt: 넓은 형식(wide format)의 데이터를 긴 형식(long format)으로 변환합니다.

  • 필수 변수: 없음 (옵션으로 id_vars, value_vars 등)

• merge: 두 개 이상의 DataFrame을 병합합니다.

  • 필수 변수: right (다른 DataFrame)

• pivot: DataFrame에서 피벗(행과 열을 재구성)하여 반환합니다.

  • 필수 변수: index, columns, values (재구성할 기준)

• pivot_table: 피벗 테이블을 생성합니다.

  • 필수 변수: 없음 (옵션으로 values, index, columns 등)

• query: 표현식을 사용하여 DataFrame을 필터링합니다.

  • 필수 변수: expr (표현식)

• select_dtypes: 특정 데이터 타입을 가진 열을 선택합니다.

  • 필수 변수: 없음 (옵션으로 include, exclude)

• set_index: DataFrame의 열을 인덱스로 설정합니다.

  • 필수 변수: keys (인덱스로 설정할 열)

• stack: 열 인덱스를 행 인덱스로 "스택"합니다.

  • 필수 변수: 없음 (옵션으로 level)

• style: DataFrame의 스타일을 변경하고 시각적으로 표시합니다.

  • 필수 변수: 없음

• to_feather: Feather 형식으로 DataFrame을 저장합니다.

  • 필수 변수: path (파일 경로)

• to_gbq: Google BigQuery에 DataFrame을 업로드합니다.

  • 필수 변수: destination_table (목표 테이블)

• to_html: HTML 형식으로 DataFrame을 변환합니다.

  • 필수 변수: 없음 (옵션으로 buf, columns 등)

• to_orc: ORC 파일 형식으로 DataFrame을 저장합니다.

  • 필수 변수: path (파일 경로)

• to_parquet: Parquet 파일 형식으로 DataFrame을 저장합니다.

  • 필수 변수: path (파일 경로)

• to_records: 레코드 배열로 DataFrame을 변환합니다.

  • 필수 변수: 없음 (옵션으로 index, column_dtypes 등)

• to_stata: Stata 파일 형식으로 DataFrame을 저장합니다.

  • 필수 변수: path (파일 경로)

• to_xml: XML 형식으로 DataFrame을 변환합니다.

  • 필수 변수: path_or_buffer (파일 경로 또는 버퍼)