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 ) equivalent of R ifelse in python feat)np.where()
R에서 ifelse와 비슷한 기능을 하는 np.where()에 대해서 보겠습니다 R에서 ifelse는 ifelse(조건,TRUE이면 반환,FALSE이면 반환)으로 사용하고 있습니다. 이와 비슷하게 python에서 np.where()를 이용해 구현할 수 있습니다. 비슷하게 np.where(조건,True면 반환, False면 반환)으로 구현할 수 있습니다. import numpy as np import pandas as pd test=pd.Series([1,2,3,4,5,6]) np.where(test>3,"3넘음","3안넘음") 이렇게 구현할 수 있습니다.
2023. 7. 17.
