달나라 노트

DataFrame을 xlsx 파일로 생성하려면 to_excel() method를 사용합니다. import pandas as pd df_test = pd.DataFrame({ 'item_id': [1, 2, 3, 4, 5], 'name': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] }) print(df_test) dir = 'output/df_test.xlsx' df_test.to_excel(dir, index=False, sheet_name='test') 이런 식이죠. 이렇게 하면 제가 지정한 'output/df_test.xlsx'라는 경로에 파일이 생성됩니다. import pandas as pd df_test_1 = pd.DataFrame({ 'item_id': [1, 2, 3, 4, 5], 'na..

to_html() method는 DataFrame을 html의 table tag format으로 만들어줍니다. Syntax DataFrame.to_html(header=True/False, index=True/False, na_rep=value, border=int, float_format=pattern) - header True -> html에 header를 표시해줍니다. (column name을 표시한다는 의미입니다.) False -> html에 header를 표시하지 않습니다. (column name을 표시하지 않는다는 의미입니다.) - index True -> html에 index를 표시해줍니다. False -> html에 index를 표시하지 않습니다. - na_rep NaN을 무엇으로 대체하여..

Pandas를 통해서 데이터를 다루다 보면 간혹 multi index가 생기는 경우가 있습니다. 특히 pivot_table() method를 사용한 후에 자주 발생하는데 이런 경우는 사실 다루기가 마냥 좋은 상태는 아닙니다. import pandas as pd multi_cols = pd.MultiIndex.from_tuples( [ ('number', 'date'), ('number', 'item'), ('string', 'item_name') ] ) df_test = pd.DataFrame( [ (20230101, 1, 'a'), (20230101, 2, 'b'), (20230101, 3, 'c'), (20230102, 1, 'a'), (20230102, 3, 'c'), (20230103, 2, 'b..

Pandas의 info() method는 DataFrame이나 Series의 정보를 보여줍니다. 바로 예시를 봅시다. import pandas as pd df_test = pd.DataFrame( { 'date': [ 20230101, 20230101, 20230101, 20230101, 20230102, 20230102, 20230102, 20230103, 20230103, ], 'item': [ 1, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 5, 7, ], 'item_name': [ 'a', 'a', 'b', 'b', 'a', 'a', 'a', 'e', 'g', ] } ) print(df_test) print(df_test.info()) -- Result date item item_name 0 20230101..