import numpy as np
import pandas as pd

# s는 1, 3, 5, np.nan, 6, 8을 원소로 가지는 pandas.Series 입니다.
s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
print(s)

# 6x4 행렬에 -1에서 1 사이의 랜덤한 숫자를 가지는 원소를 가지고, index열은 dates, 나머지 coulmns은 순서대로 A, B, C, D로 하는 DataFrame 생성 합니다.
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])    #첫번째 인자는 values, 그 후 index랑 columns를 정해줄 수 있습니다.
print(df)

# dataframe의 맨 위 다섯줄을 보여주는 head()
df.head()
df.head(3)  # 숫자를 지정해서 지정된 숫자만큼만 보여주는 기능도 가능합니다.

# dataframe의 맨 뒤 다섯줄을 보여주는 tail()
df.tail()

# dataframe의 index만을 보여주는 index
df.index

# dataframe의 column을 보여주는 column
df.column
df.column[3] # 이와같이 특정 값을 가져오는 것도 가능합니다.

# dataframe의 values만을 보여주는 values
df.values

# dataframe에 대한 전체적인 요약정보를 보여줍니다. index, columns, null/not-null/dtype/memory usage가 표시됩니다.
df.info()     #index, column순으로 정보를 보여줍니다.

# dataframe에 대한 전체적인 통계정보를 보여줍니다.
df.describe()

# column B를 기준으로 내림차순 정렬
df.sort_values(by='B', ascending=False).head(3)    #B를 기준으로 내림차순으로 정렬하고 값이 가장큰 top 3

# pandas dataframe은 column 이름을 이용하여 기본적인 Indexing이 가능합니다.
# column A를 indexing
df["A"]    #dataframe에 바로 indexing을 사용하면, column을 찾습니다. dict의 indexing와 같습니다.
# == "key"를 indexing. == "key" == "column"

#df["2021-01-01"]    #이렇게 사용하면 key error가 발생합니다.

# 특정날짜를 통한 Indexing, index의 이름을 알 경우 다음과 같이 호출합니다.
df.loc["2021-01-01"]    #pd.Series datafram은 한줄만 뜯어내면 무조건 Series 입니다.

# 특정 위치를 통한 indexing, index의 이름을 모르더라고 위치를 알고 있다면 다음과 같이 호출합니다.
df.iloc[2]  

# slicing의 경우 index값을 기준으로 slice됩니다.
df[:3]   # 앞에서 3줄의 rows를 가져옵니다.

# df에서 index value를 기준으로 indexing도 가능합니다. (여전히 row 단위)
# 20210102부터 20210104까지 잘라봅니다.
df['2021-01-02':'2021-01-04']

# df.loc에 2차원 indexing도 가능합니다. [:, ["A", "B"]]의 의미는 모든 row에 대해서 columns는 A, B만 가져오라는 의미입니다.
df.loc[:,["A", "B"]]    #dataframe에서 2차원 indexing 할때, column들은 리스트로 넘겨 줄 수 있습니다.

# pandas는 fancy indexing을 지원합니다. (사실 numpy에서 지원하기 때문에 pandas도 지원합니다.)
# fancy indexing이란 조건문을 통해 indexing을 할 수 있는 방법으로 True와 False를 원소로 하는 리스트를 통해 masking하는 원리로 동작합니다.
# column A에 있는 원소들중에 0보다 큰 데이터를 가져옵니다.
df > 0    #masking
#df.A > 0   #이러한 형식도 가능합니다.
df['A'] > 0
df[df['A'] > 0]

df[df > 0]    #전체 vales중에서 조건에 맞지 않는 애들은 전부 nan이 되어 버립니다.

#chain indexing
df['A'][df['A'] > 0]    #A에 대해서 fancy 구문이 맞는 것만 출력합니다.

# dataframe은 dictionary와 비슷한 방식으로 assignment가 가능합니다.
# df에 ['one', 'one','two','three','four','three'] 리스트를 column의 value로 하는 column E를 추가합니다.
df2['E'] = ['one', 'one', 'two', 'three', 'four', 'three']    #dict에 추가하듯이 추가할 수 있습니다., 이미 colume E 가 존재한다면 update.
df2