python ) 그룹별 계산하기 groupby in python
데이터 처리를 하다보면 그룹별로 data를 처리해야할때가 있습니다 이때 groupby를 사용하면 쉽게 정리할 수 있습니다.import pandas as pdimport numpy as np# 카테고리 값을 위한 리스트 생성categories = ['A', 'B', 'C']# 데이터프레임 생성df = pd.DataFrame({ 'Category1': np.random.choice(categories, 20), 'Category2': np.random.choice(categories, 20), 'Category3': np.random.choice(categories, 20), 'Value1': np.random.randint(1, 100, 20), 'Value2': np.rando..
2024. 5. 26.
python ) 데이터 프레임 정렬하기 .sort_values()
파이썬에서 데이터 프레임을 정렬하는 방법을 알아보겠습니다. 간단하게 sort_values() 메서드를 사용해서 구현할 수 있습니다.import pandas as pdimport numpy as np# 카테고리 값을 위한 리스트 생성categories = ['A', 'B', 'C']# 데이터프레임 생성df = pd.DataFrame({ 'Category1': np.random.choice(categories, 20), 'Category2': np.random.choice(categories, 20), 'Category3': np.random.choice(categories, 20), 'Value1': np.random.randint(1, 100, 20), 'Value2': np...
2024. 5. 26.
python ) str.slice 원하는 문자열 잘라서 반환하기 in python
원하는 문자열을 잘라서 반환하는 str.slice에 대해 적어보려고 합니다. df=pd.DataFrame({"col1":["배","사과","포도","수박"], "col2":[1,2,3,4], "col3":["울산_가","대구_나","부산_다","대전_라"]}) col3를 0~1번째 index값을 가져오면 df["col3"].str.slice(0,2) 위처럼 원하는 문자열을 잘라올 수 있습니다.
2023. 4. 1.
python ) row 인덱스 초기화 하기 .feat rest_index() in python
python dataframe에서 row index를 초기화 하는 함수인 reset_index()에 대해서 적어보려고 합니다. python data frame을 다루다 보면 원하는 데이터를 슬라이싱하고보면 row index가 그대로 남아있어 초기화 하고 싶을때가 있습니다. 그때 reset_index()를 사용하면 됩니다. 예제로 한번 보겠습니다. df=pd.DataFrame({"col1":["가","나","다","라"], "col2":[1,2,3,4], "col3":["울산","대구","포항","제천"]}) 위 data frame을 사용해보겠습니다 여기서 iloc를 이용해 원하는 행을 추출하면 df.iloc[[1,3],:] 위처럼 row index가 그대로 남아있어 1,3이 나타납니다 이ㅣ index를 ..
2023. 3. 21.
