달나라 노트

pandas의 shape은 DataFrame에 적용해서 해당 DataFramedml 행/열(row/column) 개수를 tuple의 형태로 반환해줍니다. shape의 syntax는 다음과 같습니다. DataFrame.shape 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.shape) -- Result col1 col2 col3 0 1 a 6 1 2 b 7 2 3 c 8 3 4 d 9 4 5 e 10 (5, 3) 위 예시를 보..

Python Pandas에서 제공하는 melt method는 가로 데이터를 세로 데이터로 변경해주는 기능을 가지고있습니다. (가로 데이터를 세로 데이터로 변경하는것을 보통 unpivot이라고 합니다.) Pandas pivot_table method와 반대의 개념이죠. Pandas pivot_table 참고 https://cosmosproject.tistory.com/29 Python Pandas : pandas.pivot_table pandas.pivot_table pivot_table은 세로 데이터를 가로 데이터로 변경해주는 역할을 합니다. 먼저 테스트용 DataFrame을 생성합시다. import pandas as pd dict_1 = { 'dt': [20201201, 20201201, 2020120..

dropna function은 DataFrame에서 NaN value가 존재하는 행(row) 또는 열(column)을 제거해줍니다. dropna의 syntax는 다음과 같습니다. DataFrame.dropna(axis=0/1, how='any'/'all', subset=[col1, col2, ...], inplace=True/False) dropna에 들어갈 수 있는 parameter들은 더 많지만 일단 대표적인 것들만 보겠습니다. axis = 0/1 or 'index'/'columns' 0 or 'index' -> NaN 값이 포함된 row를 drop (default 값입니다.) 1 or 'columns' -> NaN 값이 포함된 column을 drop how = 'any'/'all' any -> ro..

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..