import pandas as pd

# dic 데이터로 DataFrame 객체 생성 -------------------------------------
tbl=pd.DataFrame(  {  "weight": [ 80.0, 70.4, 65.5, 45.9, 51.2 ],
                      "height": [ 170,  180,  155,  143,  154  ],
                      "type":   [ "f", "n", "n", "t", "t"]} )

# 인덱스 이름 변경 ----------------------------------------------------
print('tbl.index =>', tbl.index)                # 기본 index 출력
#tbl.index=['p1', 'p2','p3', 'p4', 'p5']         # index 변경
tbl.rename(index={ 0:'p1', 1:'p2', 2:'p3', 3:'p4', 4:'p5'} , inplace=True)
print('tbl.index re =>', tbl.index)
print(tbl["weight"])
print(tbl[ ["weight", "height"]])

# 컬럼 이름 변경 ----------------------------------------------------
#tbl.columns=['몸무게','키','타입'] 이렇게도 할 수 있다
print('tbl.columns =>', tbl.columns)
tbl.rename( columns={ 'weight':'몸무게', 'height':'키', 'type':'타입'} , inplace=True)
print('tbl.columns =>', tbl.columns)     
print(tbl["몸무게"])
print(tbl[ ["몸무게", "키"]])

# 행 선택 ---------------------------------------------
print('tbl.iloc[0] => '  ,tbl.iloc[0])            # 정수 인덱스 지정
print('tbl.loc["p1"] => ',tbl.loc['p1'])          # 문자열 인덱스 명 지정

print('tbl.iloc[0:2] => ',tbl.iloc[0:2])          # 범위 끝 미포함
print('tbl.iloc[0:2] => ',tbl.loc['p1':'p3'])     # 범위 끝 포함

# 열 선택 ----------------------------------------------
print(" tbl['키'] => ", tbl['키'])
print(" tbl.몸무게 => ", tbl.몸무게)

# 그냥 ----
tbl2 = pd.DataFrame(data=[4,5,6], index=range(0,6,2), columns= ['A'])
print(tbl2)

tbl2.loc[:,'B'] = pd.Series(data=[1,3,5], index=range(0,6,2))
print(tbl2)

#axis로 처리한다 뒤에가면은
#pandas 자체함수 concat 으로 두 데이터프레임을 합칠 수 있고 append 로 두 데이터 프레임을 합치거나 (새 series)행을 추가할 수도 있다

53a20f57d03677a490deceda3ba6a017d0ec97b6
<mask token>

<mask token>
print('tbl.index =>', tbl.index)
tbl.rename(index={(0): 'p1', (1): 'p2', (2): 'p3', (3): 'p4', (4): 'p5'},
    inplace=True)
print('tbl.index re =>', tbl.index)
print(tbl['weight'])
print(tbl[['weight', 'height']])
print('tbl.columns =>', tbl.columns)
tbl.rename(columns={'weight': '몸무게', 'height': '키', 'type': '타입'}, inplace=True
    )
print('tbl.columns =>', tbl.columns)
print(tbl['몸무게'])
print(tbl[['몸무게', '키']])
print('tbl.iloc[0] => ', tbl.iloc[0])
print('tbl.loc["p1"] => ', tbl.loc['p1'])
print('tbl.iloc[0:2] => ', tbl.iloc[0:2])
print('tbl.iloc[0:2] => ', tbl.loc['p1':'p3'])
print(" tbl['키'] => ", tbl['키'])
print(' tbl.몸무게 => ', tbl.몸무게)
<mask token>
print(tbl2)
<mask token>
print(tbl2)

<mask token>
tbl = pd.DataFrame({'weight': [80.0, 70.4, 65.5, 45.9, 51.2], 'height': [
    170, 180, 155, 143, 154], 'type': ['f', 'n', 'n', 't', 't']})
print('tbl.index =>', tbl.index)
tbl.rename(index={(0): 'p1', (1): 'p2', (2): 'p3', (3): 'p4', (4): 'p5'},
    inplace=True)
print('tbl.index re =>', tbl.index)
print(tbl['weight'])
print(tbl[['weight', 'height']])
print('tbl.columns =>', tbl.columns)
tbl.rename(columns={'weight': '몸무게', 'height': '키', 'type': '타입'}, inplace=True
    )
print('tbl.columns =>', tbl.columns)
print(tbl['몸무게'])
print(tbl[['몸무게', '키']])
print('tbl.iloc[0] => ', tbl.iloc[0])
print('tbl.loc["p1"] => ', tbl.loc['p1'])
print('tbl.iloc[0:2] => ', tbl.iloc[0:2])
print('tbl.iloc[0:2] => ', tbl.loc['p1':'p3'])
print(" tbl['키'] => ", tbl['키'])
print(' tbl.몸무게 => ', tbl.몸무게)
tbl2 = pd.DataFrame(data=[4, 5, 6], index=range(0, 6, 2), columns=['A'])
print(tbl2)
tbl2.loc[:, 'B'] = pd.Series(data=[1, 3, 5], index=range(0, 6, 2))
print(tbl2)

import pandas as pd
tbl = pd.DataFrame({'weight': [80.0, 70.4, 65.5, 45.9, 51.2], 'height': [
    170, 180, 155, 143, 154], 'type': ['f', 'n', 'n', 't', 't']})
print('tbl.index =>', tbl.index)
tbl.rename(index={(0): 'p1', (1): 'p2', (2): 'p3', (3): 'p4', (4): 'p5'},
    inplace=True)
print('tbl.index re =>', tbl.index)
print(tbl['weight'])
print(tbl[['weight', 'height']])
print('tbl.columns =>', tbl.columns)
tbl.rename(columns={'weight': '몸무게', 'height': '키', 'type': '타입'}, inplace=True
    )
print('tbl.columns =>', tbl.columns)
print(tbl['몸무게'])
print(tbl[['몸무게', '키']])
print('tbl.iloc[0] => ', tbl.iloc[0])
print('tbl.loc["p1"] => ', tbl.loc['p1'])
print('tbl.iloc[0:2] => ', tbl.iloc[0:2])
print('tbl.iloc[0:2] => ', tbl.loc['p1':'p3'])
print(" tbl['키'] => ", tbl['키'])
print(' tbl.몸무게 => ', tbl.몸무게)
tbl2 = pd.DataFrame(data=[4, 5, 6], index=range(0, 6, 2), columns=['A'])
print(tbl2)
tbl2.loc[:, 'B'] = pd.Series(data=[1, 3, 5], index=range(0, 6, 2))
print(tbl2)

import pandas as pd

# dic 데이터로 DataFrame 객체 생성 -------------------------------------
tbl=pd.DataFrame(  {  "weight": [ 80.0, 70.4, 65.5, 45.9, 51.2 ],
                      "height": [ 170,  180,  155,  143,  154  ],
                      "type":   [ "f", "n", "n", "t", "t"]} )

# 인덱스 이름 변경 ----------------------------------------------------
print('tbl.index =>', tbl.index)                # 기본 index 출력
#tbl.index=['p1', 'p2','p3', 'p4', 'p5']         # index 변경
tbl.rename(index={ 0:'p1', 1:'p2', 2:'p3', 3:'p4', 4:'p5'} , inplace=True)
print('tbl.index re =>', tbl.index)
print(tbl["weight"])
print(tbl[ ["weight", "height"]])

# 컬럼 이름 변경 ----------------------------------------------------
#tbl.columns=['몸무게','키','타입'] 이렇게도 할 수 있다
print('tbl.columns =>', tbl.columns)
tbl.rename( columns={ 'weight':'몸무게', 'height':'키', 'type':'타입'} , inplace=True)
print('tbl.columns =>', tbl.columns)     
print(tbl["몸무게"])
print(tbl[ ["몸무게", "키"]])

# 행 선택 ---------------------------------------------
print('tbl.iloc[0] => '  ,tbl.iloc[0])            # 정수 인덱스 지정
print('tbl.loc["p1"] => ',tbl.loc['p1'])          # 문자열 인덱스 명 지정

print('tbl.iloc[0:2] => ',tbl.iloc[0:2])          # 범위 끝 미포함
print('tbl.iloc[0:2] => ',tbl.loc['p1':'p3'])     # 범위 끝 포함

# 열 선택 ----------------------------------------------
print(" tbl['키'] => ", tbl['키'])
print(" tbl.몸무게 => ", tbl.몸무게)

# 그냥 ----
tbl2 = pd.DataFrame(data=[4,5,6], index=range(0,6,2), columns= ['A'])
print(tbl2)

tbl2.loc[:,'B'] = pd.Series(data=[1,3,5], index=range(0,6,2))
print(tbl2)

#axis로 처리한다 뒤에가면은
#pandas 자체함수 concat 으로 두 데이터프레임을 합칠 수 있고 append 로 두 데이터 프레임을 합치거나 (새 series)행을 추가할 수도 있다
