달나라 노트

DataFrame.merge sql에서의 window function과 비슷한 기능을 pandas에서 어떻게 사용할 수 있는지를 알아봅시다. 먼저 test용 DataFrame을 생성합니다. import pandas as pd dict_name = { 'item_id': [1, 2, 4], 'item_name': ['a', 'b', 'd'] } dict_price = { 'item_id': [1, 2, 3], 'price': [1000, 2000, 3000] } df_name = pd.DataFrame(dict_name) df_price = pd.DataFrame(dict_price) print(df_name) print(type(df_name)) print(df_price) print(type(df_pr..

DataFrame.assign assign은 apply와 비슷하게 내가 원하는 로직을 DataFrame의 어떤 컬럼에 적용시킨 후, 새로운 컬럼을 추가하여 변경된 DataFrame을 반환합니다. 먼저 test용 DataFrame을 생성합니다. import pandas as pd dict_item = { 'item_id': [1, 2, 3, 4], 'item_name': ['a', 'b', 'c', 'd'], 'price': [1000, 2000, 3000, 4000] } df_item = pd.DataFrame(dict_item) print(df_item) print(type(df_item)) - Output item_id item_name price 0 1 a 1000 1 2 b 2000 2 3 c 3..

Python Pandas Python에서 Pandas library는 아마 엑셀같은 형태의 데이터를 다루기 위해 가장 많이 사용되는 library중 하나가 아닐 까 싶네요.저도 pandas를 거의 필수적으로 사용하고있다보니 상당히 유용한 library인 것은 틀림없는 것 같습니다. Pandas의 자료구조 : Series, DataFrame Pandas에는 대표적으로 Series와 DataFrame이라는 두 가지의 자료구조가 존재합니다. import pandas as pd list_item = [1, 2, 3, 4] # Pandas의 Series가 될 list 선언 se_item = pd.Series(list_item) # list를 이용하여 Series 생성 print(se_item) print(type..