달나라 노트

Pandas에서 사용할 수 있는 window function 기능을 알아봅시다. import pandas as pd dict_test = { 'col1': [1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4], 'col2': [1000, 1100, 2100, 2050, 3000, 3100, 3200, 4200], 'col3': ['a', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'd', 'e'] } df_test = pd.DataFrame(dict_test) # print(df_test) # print(type(df_test)) - Output col1 col2 col3 0 1 1000 a 1 1 1100 b 2 2 2100 a 3 2 2050 c 4 3 3000 a 5 3 3100 a 6 3 3200 d 7..

Python의 strip, lstrip, rstrip은 다음과 같은 기능을 가집니다. strip = 문자열의 양쪽 끝에 있는 어떤 텍스트를 제거합니다. lstrip = 문자열의 왼쪽 끝에 있는 어떤 텍스트를 제거합니다. rstrip = 문자열의 오른쪽 끝에 있는 어떤 텍스트를 제거합니다. str_test = ' abcde ' str_stripped = '[' + str_test.strip() + ']' str_lstripped = '[' + str_test.lstrip() + ']' str_rstripped = '[' + str_test.rstrip() + ']' print(str_stripped) print(str_lstripped) print(str_rstripped) - Output [abcde] ..

DataFrame의 fillna는 DataFrame에 존재하는 NaN값을 어떠한 값으로 채워줍니다. import pandas as pd import numpy as np dict_test = { 'col1': [1, 2, np.nan, 4, np.nan], 'col2': [np.nan, 'a', 'b', np.nan, 'z'], } df_test = pd.DataFrame(dict_test) print(df_test) df_filled = df_test.fillna('n') print(df_filled) - Output col1 col2 0 1.0 NaN 1 2.0 a 2 NaN b 3 4.0 NaN 4 NaN z col1 col2 0 1 n 1 2 a 2 n b 3 4 n 4 n z 위 예시를 보면 d..

Python Pandas에는 DataFrame을 복사하여 clipboard로 넣어주는 to_clipboard라는 기능을 제공합니다. import pandas as pd dict_test = { 'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [6, 7, 8, 9, 10], 'col3': [11, 12, 13, 14, 15] } df_test = pd.DataFrame(dict_test) df_test.to_clipboard(sep='\t', index=False) 위처럼 Test용 DataFrame을 만든 후 to_clipboard를 적용시킵니다. sep='\t'는 DataFrame의 column separator를 tab(\t)으로 하겠다는 뜻이고, index=False는 DataFrame의..