달나라 노트

어떤 텍스트에서 내가 원하는 특정 문자열의 포함 여부를 판단하려면 __contains__를 이용할 수 있습니다. __contains__는 두 가지 방식으로 사용할 수 있습니다.   첫 번째 사용법 입니다.str.__contains__(text1, text2) __contains__는 str의 method이므로 위처럼 str 객체로부터 호출하여 사용할 수 있습니다.text1에 text2가 포함되어있으면 Truetext1에 text2가 포함되어있지 않으면 False를 return합니다.  두 번째 사용법 입니다.text1.__contains__(text2)약간의 방식만 달라졌을 뿐 완전히 동일한 기능을 수행합니다.text1에 text2가 포함되어있으면 Truetext1에 text2가 포함되어있지 않으면 Fa..

cummin은 누적 최소값을 구하며cummax는 누적 최대값을 구합니다. 이는 cumsum, cumprod와 매우 유사하게 작동합니다.참고 cumsum, cumprod = https://cosmosproject.tistory.com/860    cummin부터 알아봅시다. Syntaxcummin(skipna=True/False, axis=0/1)cummax(skipna=True/False, axis=0/1) - skipnaTrue일 경우 NaN값을 무시하고 계산합니다.False일 경우 NaN값을 고려하고 계산합니다. - axis누적합을 구할 축을 지정합니다.기본값은 0이며 0으로 지정해야 컬럼 기준 누적합이 됩니다.    import pandas as pddict_test = { 'seq': [0,..

cumsum은 누적합을 구하며cumprod는 누적곱을 구합니다. cumsum부터 알아봅시다. Syntaxcumsum(skipna=True/False, axis=0/1)cumprod(skipna=True/False, axis=0/1) - skipnaTrue일 경우 NaN값을 무시하고 계산합니다.False일 경우 NaN값을 고려하고 계산합니다. - axis누적합을 구할 축을 지정합니다.기본값은 0이며 0으로 지정해야 컬럼 기준 누적합이 됩니다.    import pandas as pddict_test = { 'seq': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 'id': [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2], 'qty': [200, 80, 150, 50, 1..

DataFrame에 있는 특징 한 가지를 알아보겠습니다. import pandas as pddict_test = { 'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [2, 3, 4, 5, 6],}df_test = pd.DataFrame(dict_test)df_test_1 = df_testdf_test_1.loc[:, 'col3'] = 3 df_test를 생성하고 df_test_1 = df_test 처럼 df_test_1에 df_test를 할당하였습니다. - df_test_1.loc[:, 'col3'] = 3그리고 df_test_1에 col3를 추가하였습니다. 그러면 df_test_1에만 col3가 생길까요?아니면 df_test에도 col3가 생길까요? 정답은 df_test에도 col..