달나라 노트

min, max method를 이용하면 컬럼간의 값 비교가 가능해집니다. import pandas as pd import numpy as np dict_test = { 'col1': [1, 2, np.nan, 4, 5], 'col2': [6, 2, 7, 3, 9], 'col3': [10, 6, 22, np.nan, 21] } df_test = pd.DataFrame(dict_test) print(df_test) -- Result col1 col2 col3 0 1.0 6 10.0 1 2.0 2 6.0 2 NaN 7 22.0 3 4.0 3 NaN 4 5.0 9 21.0 먼저 test용 DataFrame을 위처럼 생성합시다. import pandas as pd import numpy as np dict_tes..

Pandas의 str.contains method는 특정 Series에 적용할 수 있으며 해당 Series에 있는 값들이 어떤 문자열을 포함하고있으면 True, 포함하고있지 않으면 False를 return합니다. Syntax Series.str.contains(string/pattern, case=True/False, regex=True/False) string/pattern : 찾을 문자열 또는 패턴 case : True일 경우 case sensitive(대소문자 구분), False일 경우 case insensitive(대소문자 구분 안함) regex : True일 경우 string/pattern을 regular expression pattern으로 인식. False일 경우 string/pattern을..

Pandas로 DataFrame을 다루다보면 DataFrame data를 database에 load해야 할 경우가 있습니다. 따라서 아래처럼 create table 구문을 실행시켜 database table을 생성하고 해당 tabe에 insert하는 방법을 사용한다고 가정해봅시다. create table test_table ( col1 varchar, col2 bigint, col3 double ) 위 예시는 column이 3개밖에 없어서 다행이지만 만약 column이 30개인 DataFrame을 insert하려고 한다면 위 create table syntax에 column 30개에 대한 datatype을 일일이 적어줘야 할것입니다. 이는 너무 번거로운 작업이 아닐 수 없죠. pandas에는 위처럼 특정..

pandas의 values는 DataFrame에 적용하여 해당 DataFrame을 numpy arrary의 형태로 변환해줍니다. import pandas as pd dict_test = { 'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'col3': [6, 7, 8, 9, 10] } df_test = pd.DataFrame(dict_test) print(df_test) print(df_test.values) -- Result col1 col2 col3 0 1 a 6 1 2 b 7 2 3 c 8 3 4 d 9 4 5 e 10 [[1 'a' 6] [2 'b' 7] [3 'c' 8] [4 'd' 9] [5 'e' 10]] 위 예시를 보면 Test용 ..