dict_data = { 'a0' : [1, 2, 3], 'a1' : [4, 5, 6], 'a2' : [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(dict_data, index = ['c0', 'c1', 'c2'])
print('[ DataFrame ]\n', df)

index_data = df.index
print('\n[ DataFrame의 index ]\n', index_data)

columns_data = df.columns
print('\n[ DataFrame의 columns ]\n', columns_data)

values_data = df.values
print('\n[ DataFrame의 values ]\n', values_data)

print('[ 행 인덱스/열 이름 수정 전 ]\n', df)

df_copy1 = df.copy()
df_copy1.columns = ['A0', 'A1', 'A2']
df_copy1.index = ['B0', 'B1', 'B2']
print('\n[ 행 인덱스/열 이름 수정 후 ]\n', df_copy1)

# 행 인덱스 변경
DataFrame.rename(index = {기존 인덱스 : 변경 인덱스, ...}, inplace = True)
# 열 이름 변경
DataFrame.rename(columns = {기존 인덱스 : 변경 인덱스, ...}, inplace = True)

print('[ 행 인덱스/열 이름 수정 전 ]\n', df)

df_copy2 = df.copy()
df_copy2.rename(columns = {'a0':'A', 'a2':'C'}, inplace = True)
print('\n[ 특정 열 이름 수정 ]\n', df_copy2)

df_copy3 = df.copy()
df_copy3.rename(index = {'c0':'A', 'c2':'C'}, inplace = True)
print('\n[ 특정 행 인덱스 수정 ]\n', df_copy3)

df_copy4 = df.copy()
df_copy4.rename(columns = {'a0':'A', 'a2':'C'}, 
		index = {'c0':'A', 'c2':'C'}, inplace = True)
print('\n[ 동시 수정 ]\n', df_copy4)

print('[ DataFrame ]\n', df)

first_row1 = df.loc['c0']
first_row2 = df.iloc[0]

print('\n[ loc로 c0행 선택 ]\n', first_row1)
print(type(first_row1)) # 출력 결과가 시리즈 객체인 것을 확인할 수 있다.

print('\n[ iloc로 0번째 행 선택 ]\n', first_row2)
print(type(first_row2)) # 출력 결과가 시리즈 객체인 것을 확인할 수 있다.

print('[ DataFrame ]\n', df)

first_row1 = df.loc[['c0', 'c2']]
first_row2 = df.iloc[[0, 2]]

print('\n[ loc로 c0, c2 행 선택 ]\n', first_row1)
print(type(first_row1))

print('\n[ iloc로 0번째, 2번째 행 선택 ]\n', first_row2)
print(type(first_row2))

print('[ DataFrame ]\n', df)

first_row1 = df.loc['c0':'c1']
first_row2 = df.iloc[0:1]

print('\n[ loc로 \'c0\':\'c1\' 선택 ]\n', first_row1)
print(type(first_row1)) # c0, c1 모두 출력되는 것을 확인할 수 있다.

print('\n[ iloc로 0:1 선택 ]\n', first_row2)
print(type(first_row2)) # c0까지만 출력된다.

# 행추가
DataFrame.loc['새로운 행 이름'] = 새로운 행의 데이터 값 or 새로운 행의 데이터 리스트

print('[ DataFrame 변경 전 ]\n', df)

print('\n==========================================')

df.loc['c3'] = 999
print('\n[ c3행 추가 ]\n', df)

df.loc['c4'] = [100, 200, 300]
print('\n[ c4행 추가 ]\n', df)

print('\n==========================================')

df.loc['c0'] = [11, 22, 33]
print('\n[ c0행 수정 ]\n', df)

# 리스트 형태로 특정 행들만 선택해서 동시에 수정할 수도 있다.
# 하지만, 해당 방법으로는 동시에 행을 추가할 수는 없다.
df.loc[['c1', 'c2']] = [44, 55, 66], [77, 88, 99]
print('\n[ c1행, c2행 동시 수정 ]\n', df)

# loc 이용
DataFrame.loc[행 인덱스, 열 이름]
DataFrame.loc[행 인덱스][열 이름]

# iloc 이용
DataFrame.iloc[행 번호, 열 번호]
DataFrame.iloc[행 번호][열 번호]

print('[ DataFrame ]\n', df)

a = df.loc['c0', ['a0', 'a1']]
print('\n[ 1행 2열 선택 ]\n', a)
print(type(a))

b = df.loc[['c0', 'c1'], 'a0']
print('\n[ 2행 1열 선택 ]\n', b)
print(type(b))

# 딕셔너리 데이터
df = pd.DataFrame({ 'a0' : [1, 2, 3, 4], 'a1' : [5, 6, 7, 8], 'a2' : [9, 10, 11, 12], 'a3' : [13, 14, 15, 16]}, 
		    index = ['c0', 'c1', 'c2', 'c3'])

print('[ DataFrame ]\n', df) # 다른 예제와는 다른 4x4데이터프레임

a = df.loc['c1':'c2', 'a1':'a2']
print('\n[ loc : 1~2행, 1~2열 선택 ]\n', a)
print(type(a))

b = df.iloc[:, :4]
print('\n[ iloc : 전체 행, 0~3열 선택 ]\n', b)
print(type(b))

print('[ DataFrame ]\n', df)

first_col1 = df['a0']
first_col2 = df.a0 # 따옴표를 안붙이는 것이 포인트이다!

print('\n[ a0열 선택 by [] ]\n', first_col1)
print(type(first_col1))

print('\n[ a0열 선택 by . ]\n', first_col2)
print(type(first_col2))

print('[ DataFrame ]\n', df)

first_col1 = df[['a0', 'a2']]

print('\n[ a0, a2열 선택 ]\n', first_col1)
print(type(first_col1))

# 열추가 
DataFrame['새로운 열 이름'] = 새로운 열의 데이터 값 or 새로운 열의 데이터 리스트

print('[ DataFrame 변경 전 ]\n', df)

print('\n==========================================')

df['a3'] = 999
print('\n[ a3열 추가 ]\n', df)

df['a4'] = [100, 200, 300]
print('\n[ a4열 추가 ]\n', df)

print('\n==========================================')

df['a0'] = [11, 22, 33]
print('\n[ a0열 수정 ]\n', df)

df[['a1', 'a2']] = [[44,55], [66, 77], [88, 99]] 
# [44, 55], [66, 77], [88, 99]로 기입가능
print('\n[ a1열, a2열 수정 ]\n', df)