만년필잉크의 데이터 분석 지식 저장소

얼마만의 포스팅인지... 가장 최근에 한 포스팅이 2021년 05월 17일이니, 반년 조금 넘는 기간 동안 포스팅을 안 했다.

나름의 변명이라면 올해 4월에 새로운 직장에 가고, 프로젝트를 하나 둘 맡아서 하다 보니 정신이 없기도 했고, 프로젝트를 어느 정도 마무리 짓고 여유가 나자 그놈의 디아블로 2가 나와버리는 바람에 시간이 슉 지나가버렸다.

너무도 감사하고, 죄송스럽게도 많은 분들께서 찾아와 주셔서, 미약한 실력이나마 도움이 될 수 있기를 바라며 다시 한번 포스팅을 해보고자 한다. 과연, 포스팅하고자 했던 것들을 전부 올리고, 새로운 영역을 파헤쳐 갈 수 있을까?

데이터 프레임, 데이터 조회하기

Python을 사용하는 데이터 분석가에게 가장 기초가 되는 Pandas를 다룬 것이 올해 초인 2021.02.24일이었으니, 다음에 뭘 다루려 했었는지 가물가물하다. 앞서 DataFrame의 Index와 Column명을 가지고 노는 법에 대해 알아봤으니, 이번 포스팅에서는 Index와 Column명을 이용해서 내가 원하는 데이터만 가지고 오는 법에 대해 알아보도록 하겠다.

데이터 프레임의 가장 큰 장점은 누구든지 이해하기 쉬운 형태로 데이터를 볼 수 있다는 것이지만, 데이터의 양이 많아질수록 한눈에 들어오지 않을 정도로 데이터가 거대해지기 때문에, 내게 필요한 데이터만 조회하는 법을 알아야 한다.

데이터 프레임의 조회 방식은 크게 index와 column 명으로 조회하는 방법, 데이터의 순서를 기반으로 조회하는 방법,  Boolean으로 조회하는 방법이 있는데, 이를 찬찬히 알아보도록 하자.

내가 원하는 데이터를 가지고 오기

• 내가 원하는 데이터를 가지고 오는 방법은 크게 3 가지가 있다.

1. 내가 원하는 행을 가지고 오기
2. 내가 원하는 열을 가지고 오기
3. 내가 원하는 행과 열을 가지고 오기

• 여기서 내가 원하는 행을 가지고 오는 방법이 비교적 복잡하며, 원하는 행을 가지고 온 후 내가 필요한 열을 설정해주면, 문제는 쉽게 해결된다.
• 그러므로, 행을 가지고 오는 방법을 위주로 다뤄보도록 하자.
• Pandas의 DataFrame에서 내가 원하는 행을 가지고 오는 방법도 크게 3가지가 있다.

1. Index를 이용해서 가지고 오기(loc)
2. 위치를 이용해서 가지고 오기(슬라이싱, iloc)
3. 조건을 이용해서 가지고 오기(Boolean)

• 이번 포스트에서는 Index를 이용해 내가 원하는 데이터를 가지고 오는 방법에 대해 다뤄보도록 하자.

1. 예제 데이터 가지고 오기

※ 예제 데이터

해당 예제 데이터는 이름, 성별, 학년, 반, 국어, 수학, 영어, 사회, 과학 총 9개의 열(Column)과 80개의 행(Row)으로 구성된 csv파일이다. 당분간 이 데이터로 학습을 진행해보도록 하자.

• 다운로드 받은 위 예제 데이터("시험점수.csv")파일을 내 워킹 디렉토리(Working Directory)로 이동시키거나, 파일의 경로를 이용해서 불러와보도록 하자.

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np

>>> FILE_PATH = "시험점수.csv"

>>> 시험점수 = pd.read_csv(FILE_PATH, encoding="euckr")
>>> 시험점수

• R과 비교되는 파이썬의 가장 큰 장점은 한글 사용이 비교적 자유롭다는 것이다.
• 파이썬은 utf-8 기반으로 만들어져 있기 때문에 데이터뿐만 아니라 변수명을 한글로 써도 큰 문제가 없다.

• 혹시 모르는 에러가 발생할 위험이 있으므로, 그래도 영어를 사용하는 것을 추천한다!!
• 한글이 들어 있는 파일이라면 파일의 경로만을 이용해서 데이터를 가져오는 경우, 한글이 깨지는 경우가 있는데, 이는 대부분 Encoding 문제로, pd.read_csv() 함수의 encoding 파라미터를 "euckr"로 지정하면 거의 해결된다.

2. Index를 이용해서 데이터를 가지고 오기.

• 데이터 프레임에서 내가 원하는 행을 조회하는 가장 빠른 방법은 Index를 이용하는 것이다.
  • Index는 유일하게 존재하는 고유한 값일 수도 있으나, 중복된 값일 수도 있다.
  • Index를 이용한다면, 데이터 조회뿐만 아니라 데이터 병합(Merging)도 쉽게 할 수 있다.
• Index로 조회하는 방법은 다음과 같다.
• df.loc[index]: index에 해당하는 DataFrame의 행을 가지고 온다.

2.1. 하나의 index를 가지고 와보자.

• index 60번을 가지고 와보자.

>>> 시험점수.loc[60]
이름    민준
성별    남자
학년     4
반      1
국어    90
수학    75
영어    80
사회    70
과학    60
Name: 60, dtype: object

>>> type(시험점수.loc[60])
pandas.core.series.Series

• 하나의 index를 조회하자, Series Type으로 해당 index 정보가 조회되는 것을 볼 수 있다.
• 이 시리즈에서 이름을 하나의 값으로 가지고 와보도록 하자.

>>> Index60_Sr = 시험점수.loc[60]
>>> Index60_Sr["이름"]
'민준'

• 파이썬의 딕셔너리(Dictionary) 객체처럼 내가 원하는 변수명을 key로 주니, 내가 원하는 값이 반환되는 것을 볼 수 있다.

2.2. 여러 개의 index를 가지고 와보자.

• 이번에는 여러 개의 index를 한 번에 가지고 와보도록 하자.
• 15, 20, 30, 45번의 Row를 가지고 와보도록 하겠다.
• 여러개의 index를 한번에 조회는 내가 원하는 index들이 들어있는 list를 만들어 loc에 넣으면 된다.

>>> 시험점수.loc[[15,20,30,45]]

• 이전과 다르게 이번에는 index에 해당하는 데이터 프레임으로 결과가 조회되는 것을 볼 수 있다.
• 위 방법을 응용하면 Index A부터 Index B까지 조회도 가능하다.

>>> index_range = range(15,20) 
>>> 시험점수.loc[index_range]

>>> 시험점수.loc[15:20]

• 다만 Index의 범위를 이용하여 탐색하는 방법은 위 방법보다 다음에 다룰 Slicing이 더 많이 사용되므로, 이런 것도 있구나~ 하고 넘어가도록 하자.

※ 주의 사항

• 일반적인 파이썬 슬라이싱 방식은 start:end 일 경우, start부터 end-1까지의 연속된 값을 반환하나, .loc[start:end]는 start 부터 end 까지의 연속된 index를 조회한다.

시험점수[15:20]

• 일반적인 슬라이싱 방식은 위 방식으로 하며, DataFrame.loc[Index]는 Index에 속해 있는 모든 index의 행을 가지고 온다.

2.3. index와 column으로 조회해보자.

• 해당 Index에서 특정 Column의 데이터만 보고 싶다면, index와 column을 동시에 넣어 조회하면 된다.
• 앞서 소개한 df.loc[index]를 아래와 같이 쓰면 된다.
  • df.loc[index, column]
• 16번 index의 국어 점수를 조회해보자.

>>> 시험점수.loc[16, "국어"]
75

• 해당 방법을 통해 내가 필요한 값을 하나의 원소로 출력하였다.
• 이번에는 index 16의 이름, 학년, 반, 국어 점수를 동시에 출력해보도록 하자.

>>> 시험점수.loc[16, ["이름", "학년", "반", "국어"]]
이름    정숙
학년     1
반      2
국어    75
Name: 16, dtype: object

• 내가 필요한 index들을 list에 담아 조회하였듯, 조회하고자 하는 column들을 list에 넣어 조회하면 해결된다.
• 이번엔 index를 16, 20, 25로 column을 이름, 학년, 반, 국어로 조회해보자.

>>> 시험점수.loc[[16, 20, 25], ["이름", "학년", "반", "국어"]]

2.4. 값을 Index에 넣어 조회해보자.

• 앞서 다뤘던 방법들은 내가 원하는 Index를 알고 있다는 전제하에 유용하지만, 대부분 Index는 자동으로 설정되는 0~n 사이의 값이므로 이를 활용하는 것은 쉽지 않다.
• 이럴 땐, 특정 열을 Index로 만들어 조회하는 것으로 이 문제를 해결할 수 있다.
• "이름" column을 Index로 만들어보자.
• df.set_index(column, drop=True, inplace=False): column을 df의 index로 설정한다.

>>> 시험점수.set_index("이름", inplace=True)
>>> 시험점수

• inplace = True로 설정하면, df.set_index의 대상인 df에 바로 이를 적용할 수 있다.
• default인 inplace를 False로 하면 df.set_index의 결과만 출력한다.
• drop=False로 설정하면, 기존 index를 제거하지 않고 데이터 프레임의 열로 추가한다.
• index를 "영철"로 조회해보자.

>>> 시험점수.loc["영철"]

• DataFrame의 Index는 고유한 값이 아니어도 설정 가능하므로, 위와 같이 "이름"이 "영철"에 해당하는 Row를 모두 가지고 오는 것을 볼 수 있다.
• Index를 초기 상태로 돌려보자.

>>> 시험점수.reset_index(drop=False, inplace=True)
>>> 시험점수

• 이번에는 학년이 1학년인 사람들만 조회해보도록 하자.

>>> 시험점수.set_index("학년", inplace=True)
>>> 시험점수.loc[1]

2.5. 다중 값을 Index로 조회해보자.

• 지금까지 하나의 열만 Index로 넣어 조회를 해보았다.
• 그렇다면, 여러 개의 열을 Index에 넣어 내가 원하는 행만 조회할 수는 없을까?
• 이때는 크게 2가지 방법이 있다.

1. Multi Index를 만들어 조회하기
2. 조회를 위한 열을 만들기

• 먼저 Multi index를 만드는 법부터 알아보도록 하자.
• Index를 다시 초기화하고 학년과 반으로 Multi index를 만들어보도록 하겠다.

>>> 시험점수.reset_index(drop=False, inplace=True)
>>> 시험점수.set_index(["학년", "반"], inplace=True)
>>> 시험점수

• 2학년 1반 사람들을 조회해보도록 하자.
• Multi Index는 Python의 Tuple로 생성되므로, Tuple로 조회하면 된다.

>>> 시험점수.loc[(2,1)]

• 3개 이상의 열을 Multi Index로 만들어 조회도 가능하다.
• 이번에는 학년, 반, 이름으로 Multi Index를 만들어보자.

>>> 시험점수.reset_index(drop=False, inplace=True)
>>> 시험점수.set_index(["학년", "반", "이름"], inplace=True)
>>> 시험점수

• 이번에는 2학년 1반의 영철을 조회해보도록 하자.

>>> 시험점수.loc[(2,1,"영철")]
성별     남자
국어    100
수학     80
영어     75
사회     80
과학     45
Name: (2, 1, 영철), dtype: object

• 위와 같은 방법을 통해 내가 원하는 Column을 Index로 만들어 조회해보았다.
• 다만, 해당 방법의 한계점은 특정한 하나의 값만 조회가 가능하므로, 수학 점수와 같은 연속형 데이터의 범위에 대해서는 조회가 불가능하다는 단점이 있다.
• 물론, 이용해 우회하여 해결할 수 있기는 하다.

2.6. 새로운 열을 만들어 조회하기

• 지금까지는 기존에 존재하는 열을 그대로 Index로 만들어 조회를 하였다.
• 이번에는 내가 필요로 하는 값에 대한 변수를 만들고, 이 변수를 Index로 만들어 조회를 해보도록 하겠다.
• 수학 점수가 70점 이상인 사람들을 표시하는 새로운 변수를 만들어보자.
  • 조건을 이용한 새로운 변수 만들기는 추후 자세히 다룰 테니 이번엔 단순 참고용으로 보도록 하자.

>>> 시험점수["수학_mask"] = np.where(시험점수["수학"] >=70, "수학_70점_이상", "수학_70점_미만")
>>> 시험점수

• 70점 이상은 "70점_이상", 70점 미만은 "70점_미만"인 수학_mask"라는 변수를 생성하였다.
• 새로 만든 "수학_mask"변수를 이용해서 70점 이상인 사람들만 출력해보도록 하자.

>>> 시험점수.set_index("수학_mask", inplace=True)
>>> 시험점수.loc["수학_70점_이상"]

• 이미지가 너무 커서 일부만 표시해보았다. 길이가 48인 결과가 나왔다면, 제대로 나온 것이다.

>>> len(시험점수.loc["수학_70점_이상"])
48

• 이번엔 영어 점수가 70점 이상인 사람을 추가해보자.

>>> 시험점수.reset_index(drop=False, inplace=True)
>>> 시험점수["영어_mask"] = np.where(시험점수["영어"] >=70, "영어_70점_이상", "영어_70점_미만")
>>> 시험점수

• 이번엔 수학 점수가 70점 이상이면서, 영어 점수도 70점 이상인 사람을 출력해보자.
• Multi Indexing을 사용할 수도 있으나, 이번에는 수학_mask와 영어_mask를 하나로 합쳐서 Index를 만들어보겠다.

>>> 시험점수["key"] = 시험점수["수학_mask"] + "&"+ 시험점수["영어_mask"]
>>> 시험점수.set_index("key", inplace=True)
>>> 시험점수.loc["수학_70점_이상&영어_70점_이상"]

• 이미지가 너무 커서 일부만 표현하였으며, 길이가 35가 나오면 정상이다.

>>> len(시험점수.loc["수학_70점_이상&영어_70점_이상"])
35

• 위와 같은 새로운 변수를 만들어 Index로 바꾸는 방법은 이해를 돕기 위해 변수를 지저분하게 만들었지만, 이보다 깔끔하게 할 수 있는 방법을 다음에 포스팅해보도록 하겠다.

지금까지 Index를 이용한 데이터 프레임 행 조회 방법에 대해 알아보았다. 다음 포스트에서는 위치를 이용한 행 조회에 대해 알아보도록 하겠다.

 DataFrame을 가지고 노려면, 기본적으로 Index와 Column 그리고 내가 원하는 값을 가지고 오는 법을 알아야 한다. 이전 포스트에서 Index를 가지고 노는 법에 대해 알아보았으니, 이번 포스트에서는 Column을 가지고 노는 방법에 대해 알아보도록 하겠다.

데이터 프레임과 칼럼(Column)

 이전 포스트에서 알아보았던, Index는 내가 원하는 Row(행, 레코드, 튜플)를 가지고 놀 수 있는 방법이었고, 이번에 학습할 Column은 열(변수, 속성, 필드)을 가지고 놀 수 있는 방법이다.

 DataFrame은 각 Column마다 담겨 있는 데이터의 양은 같으나, 담을 수 있는 데이터가 다르므로, 칼럼을 잘 가지고 놀 수 있어야만, DataFrame을 조작하기 쉬워진다.

1. 데이터 프레임의 기본 칼럼

• 이전 "Pandas-데이터프레임 만들기"에서는 칼럼의 이름을 다 지정해줬었지만, 만약 데이터 프레임의 칼럼을 지정해주지 않는다면 어떻게 될까?

# Import Module
import pandas as pd
import numpy as np

# 기본 데이터 만들기
>>> np.random.seed(1234)
>>> matrix = np.random.randint(10, 100, size = (5,4))
>>> matrix
array([[57, 93, 48, 63],
       [86, 34, 25, 59],
       [33, 36, 40, 53],
       [40, 36, 68, 79],
       [90, 83, 57, 60]])

• numpy의 array를 이용해서 단순한 행렬을 만들어보았다.
• np.random.seed(): seed를 정해서 고정된 난수가 출력되도록 한다. 자신이 원하는 아무 숫자를 안에 넣고 실행 시, 그 seed에 대해 출력되는 난수는 동일한 값만 나오게 된다.
• np.random.randint(low, high, size, dtype): low에서 high까지 자신이 지정한 size(shape)로 랜덤한 값이 출력된다.

>>> DF = pd.DataFrame(matrix)
>>> DF

• 칼럼을 지정하지 않고 DataFrame을 만들면 Index와 마찬가지로 0부터 시작하는 값이 매겨진다.

1.1. RangeIndex

• 이렇게 0부터 시작하는 index가 매겨지는 것을 RangeIndex라고 하는데, Python의 기본 함수인 range랑 그 기능이 거의 비슷하다.

# RangeIndex 생성
>>> pd.RangeIndex(10)
RangeIndex(start=0, stop=10, step=1)

# RangeIndex의 값을 list로 바꿔주자.
>>> list(pd.RangeIndex(10))
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# range와 비교
>>> range(10)
range(0, 10)

>>> list(range(10))
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

• RangeIndex 역시 range처럼 특정 간격을 가지고 Data를 생성할 수 있으며, 객체의 값을 활성화해주지 않으면, 그 내용물이 튀어나오지 않는다.

# 시작, 끝, 간격을 조정해보자.
>>> pd.RangeIndex(start=10, stop = 30, step=2)
RangeIndex(start=10, stop=30, step=2)

>>> list(pd.RangeIndex(start=10, stop = 30, step=2))
[10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28]

# 위 기능은 range와 같다.
>>> range(10, 30, 2)
range(10, 30, 2)

>>> list(range(10, 30, 2))
[10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28]

• index는 많은 양의 Data를 담는 DataFrame 특성 상, 그 숫자가 매우 커질 수 있기 때문에 range와 마찬가지로 이를 바로 출력하지 않고, 호출 시 출력한다.
• RangeIndex는 크게 신경 쓸 것은 아니지만, DataFrame을 조작하다가 칼럼의 이름을 지정할 수 없는 경우가 있다. 이럴 때는 RangeIndex가 출력되므로, 이를 조작할 수는 있어야 한다.

2. Column의 이름 바꾸기

• DataFrame의 Column이름을 바꾸는 방법은 크게 두 가지가 있다.

1. 한 번에 다 바꾸기
2. 내가 원하는 Column의 이름만 바꾸기

2.1. Column의 이름 한 번에 다 바꾸기

>>> DF.columns = ["C1", "C2", "C3", "C4"]
>>> DF

>>> DF.columns
Index(['C1', 'C2', 'C3', 'C4'], dtype='object')

>>> type(DF.columns)
pandas.core.indexes.base.Index

• DataFrame.columns: DataFrame의 Column을 조작하는 가장 기본적인 방법으로 DataFrame의 Column을 pandas index라는 type으로 가지고 온다. array와 유사하므로, array라고 생각해도 큰 문제는 없다.

2.2. 특정 Column의 이름만 바꾸기

• 칼럼 C1은 math로 C3는 English로 바꿔보자.

>>> DF.rename(columns={"C1":"math", "C3":"English"}, inplace = True)
>>> DF

• DataFrame.rename(columns={"old":"new"}, inplace=False): DataFrame의 old 컬럼을 new 컬럼으로 이름을 바꾼다.
• 이번에는 C2를 math로 바꿔보자.

>>> DF.rename(columns={"C2":"math"}, inplace = True)
>>> DF

• DataFrame의 컬럼 역시 Index처럼 이름이 중복된다.
• 뒤에서 다시 다루겠지만, Index처럼 같은 이름의 컬럼 출력 시, 동일한 컬럼이 생성된다.

>>> DF.math

3. Column이름들을 꾸며주기

• DataFrame의 컬럼의 이름은 위에서 봤듯이 중복될 수도 있고, DataFrame.columns라는 함수를 통해, array를 다루듯 조작할 수도 있다.
• 또한, Column의 이름들에 특정한 패턴으로 한 번에 조작을 해줄 수도 있다.
• 해당 예시를 보기 전에 조작이 쉽도록, 변수들의 이름을 전부 바꿔주었다.

DF.columns = ["mid math", "mid English", "fin math", "fin English"]

3.1. 컬럼명의 특정 문자 바꿔주기

>>> DF.columns = DF.columns.str.replace(" ", "_")
>>> DF

• DataFrame.columns.str.replace(pat, repl): 판다스의 str모듈은 문자열 데이터를 다루는데 특화된 함수의 모음으로, 보통 칼럼 각각에 적용하지만, 칼럼의 이름에도 적용 가능하다.
• 컬럼을 다룰 때, 공백이 있는 경우 조작이 조금 불편해지므로, 가능한 공백은 언더바("_")로 치환하도록 하자.
• str 모듈은 굉장히 유용한 함수들을 모아놓은 모듈이므로, 추후 자세히 다루도록 하겠다.

3.2. 모든 컬럼명 앞에 공통 문자 붙이기

>>> DF.add_prefix("A__")

3.3. 모든 컬럼명 뒤에 공통 문자 붙이기

>>> DF.add_suffix("_Dummy")

• 컬럼명의 앞이나 뒤에 공통된 문자를 붙여주는 기능은 데이터 전처리 시, 더미 변수를 만들거나, One-Hot Vector 등을 만들 때, 쉽게 쓸 수 있다.
• 지금처럼 모든 변수들에게 특정 문자를 붙이는 것보다는, 특정 컬럼들만 선택하여, 공통 문자를 바꾸는 것이 더 효과적이다. 이는 추후 컬럼 조회를 학습하면서 공부하도록 하겠다.

 지금까지 컬럼명을 가지고 노는 방법에 대해 학습해 보았다. 다음 포스트에서는 컬럼명을 가지고 놀 수 있는 다른 방법에 대해 학습해보도록 하겠다.

 이전 포스트에서 데이터 프레임을 만들어보았으니, 이번에는 데이터 프레임의 부위별 이름을 알아보자.

데이터 프레임의 구조와 용어 정리

• 위 표는 우리가 지금까지 봐온 데이터 프레임이다. 데이터 프레임의 생김새는 우리가 자주 봐왔던 표(Table)처럼 생겼다.
• Data를 사용하는 분야에서 기본적으로 사용하는 관계형 데이터베이스(Relational Database, RDM)의 테이블(Table)도 데이터 프레임과 동일하게 생겼다.
• RDB를 여기저기서 많이 사용하다 보니, 그 용어를 데이터 프레임에도 사용하는 경우가 많기 때문에, RDB에서 사용하는 용어도 함께 정리하도록 하겠다.

1. 칼럼(Column)

• 칼럼(Column)은 단어 그대로 열을 의미하며, 행과 열을 가진 데이터에서 열은 모두 칼럼이라고 불린다.
• 변수(Variable), 속성(Attribute), 필드(Field)라고도 불린다.
• 데이터에서 객체(대상)가 가지고 있는 특징이 들어간다.
• 예를 들어, 이름, 성별, 나이와 같은 대상 집단이 가지고 있는 특징이다.
• 차수(Degree): RDB에서는 칼럼의 수를 가리킨다.
  예) 위 테이블의 Degree는 11이다.
• 도메인(Domain): RDB에서 한 칼럼에서 가질 수 있는 값의 집합
  예) 성별의 도메인은 "남", "여" 둘 뿐이며, 그 외의 값은 들어갈 수 없다.

2. 로우(Row)

• 말 그대로 행을 가리키며, 데이터 하나하나를 의미한다. 그러다 보니, 모양이 데이터 프레임과 조금 다르더라도, 데이터 하나하나를 지칭할 때, 단순하게 Row라고 부르기도 한다.
• 튜플(Tuple), 레코드(Record)라고도 불린다.
• 데이터의 대상이 되는 객체 하나하나를 의미한다.
• 예를 들어, 위 데이터 프레임에서 index가 417번인 사람은, 고객번호(PassengerId)가 1309번이고, 이름이 Peter, Master. Michael J이며, 성별이 male인 사람이다.
• 카디널리티(Cardinality): 행의 총 개수이다.

3. 인덱스(Index)

• 데이터 프레임만의 특징으로, index는 중복될 수도 있고, 동일한 index에 해당하는 row의 값이 다를 수도 있다.
• index를 어떻게 조작하느냐에 따라, 데이터 프레임에서의 데이터 조회 속도 차이가 엄청 커진다.
• RDB의 key와 유사해 보이지만, RDB의 key는 고유 개체를 식별할 수 있는 유니크한 값임에 반해, 데이터 프레임의 index는 중복이 가능하고, index가 동일하나, row에 있는 값은 다를 수 있으므로, key와 굉장히 다르다.

 지금까지 데이터 프레임의 행, 열의 다른 용어와 그것이 의미하는 바에 대해 간단히 다뤄봤다. 위 단어 외에도 인스턴스(Instance), 엔티티(Entity)와 같은 다양한 단어가 있으나, 데이터 프레임이던 테이블이던 기본적으로 행과 열이 중심이기 때문에 위 용어만 알면, 데이터에 대한 기본적인 의사소통은 할 수 있을 것이다.

 다음 포스트에서는 index를 가지고 노는 방법에 대해 학습해보도록 하겠다.