# 10 Minutes to pandas



이것은 새로운 사용자를 대상으로 한 팬더에 대한 간략한 소개입니다. 더 복잡한 요리법을 [Cookbook](http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/cookbook.html#cookbook)에서 볼 수 있습니다.

관례적으로, 우리는 아래 내용을 임포트 합니다.

```python
In [1]: import pandas as pd
In [2]: import numpy as np
In [3]: import matplotlib.pyplot as plt
```

## 오브젝트 생성 (Object Creation)

[데이터 구조 소개 섹션](http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#dsintro)을 참조하십시오. 

값 목록을 전달하여 시리즈를 생성합니다. 팬더가 기본 정수 인덱스를 생성합니다.

```python
In [4]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])

In [5]: s
Out[5]: 
0    1.0
1    3.0
2    5.0
3    NaN
4    6.0
5    8.0
dtype: float64
```

datetime 인덱스와 레이블이 있는 열과 함께 numpy 배열을 전달하여 DataFrame 만들기

```python
In [6]: dates = pd.date_range('20130101', periods=6)

In [7]: dates
Out[7]: 
DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04',
               '2013-01-05', '2013-01-06'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

In [8]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD'))

In [9]: df
Out[9]: 
                   A         B         C         D
2013-01-01  0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632
2013-01-02  1.212112 -0.173215  0.119209 -1.044236
2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929  1.071804
2013-01-04  0.721555 -0.706771 -1.039575  0.271860
2013-01-05 -0.424972  0.567020  0.276232 -1.087401
2013-01-06 -0.673690  0.113648 -1.478427  0.524988
```

## 데이터 조회 (Viewing Data)


### 출처

- http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html