DataFrame 과 Numpy 비교

헷갈려서 정리

	DataFrame	Numpy
타입보기	.dtypes	.dtype
쉐입보기	.shape	.shape
DataFrame -> Numpy 변경	df.values , df.to_numpy()
슬라이싱	.iloc[몇이상:몇미만,몇이상:몇미만] .loc[문자이상:문자이하,문자이상,문자이하]	[몇이상:몇미만, 몇이상:몇미만]
column으로 slicing	df['column명']	애초에 컬럼이름같은거 안나옴 [[a,b,c][d,e,f]]
조건 index 만든후 슬라이싱	(obj_arr = df.dtypes=='object' 이런식으로 주어질 때) df.iloc[:,obj_arr.array]	(obj_arr = df_np[:,0] >=5 이런식으로 주어질 때) df_np[obj_arr,:]
합치기	pd.concat([df1,df2,df3]	np.concatenate((np1,np2))
결측치	df.isnul()	np.isnan(np1)
통계	.mean()	.mean()