달나라 노트

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, 20201201, 20201201, 20201202, 20201202, 20201202, 20201202, 20201203, 20201203, 20201203, 20201203], 'item_id': [1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2], 'item_name': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a', 'a', 'b', 'b', 'a', 'a', 'b', 'b'], 'price': [1000, 1100, 1000..

pandas.DataFrame.rename rename은 DataFrame의 column name이나 row index name을 변경해주는 역할을 합니다. 먼저 테스트용 DataFrame을 생성합시다. import pandas as pd dict_1 = { 'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [6, 7, 8, 9, 10], 'col3': [11, 12, 13, 14, 15] } df_1 = pd.DataFrame(dict_1) print(df_1) print(type(df_1)) - Output col1 col2 col3 0 1 6 11 1 2 7 12 2 3 8 13 3 4 9 14 4 5 10 15 이제 위에서 생성한 DataFrame의 컬럼명을 바꿔봅시다. import pa..

pandas.to_datetime to_datetime은 어떤 날짜를 나타내는 문자열을 정해진 format을 기반으로 Date 형식으로 바꿔주는 역할을 합니다. Pandas 공식 문서를 보면 굉장히 많은 인자가 to_datetime에 적용될 수 있지만 여기서는 한번 간단하게 실사용 위주로 알아봅시다. import pandas as pd x = pd.to_datetime('20200123') print(x) print(type(x)) x = pd.to_datetime('2020-01-23') print(x) print(type(x)) - Output 2020-01-23 00:00:00 2020-01-23 00:00:00 결과를 보면 20200123이라는 문자가 2020-01-23 00:00:00이라는 Ti..

DataFrame.to_excel &emp; DataFrame.to_csv &emp; pandas.ExcelWriter to_excel은 DataFrame 정보를 담아 xlsx 파일로 만들어주는 기능을 제공합니다. to_csv는 DataFrame 정보를 담아 csv 파일로 만들어주는 기능을 제공합니다. 먼저 test용 DataFrame을 생성합니다. import pandas as pd dict_1 = { 'col1': [1, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 5], 'col2': [1, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5], 'col3': [1, 2, 3, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4] } df_1 = pd.DataFrame(dict_1) print(df_1) ..