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..

numpy의 exp method는 자연상수(e = 2.71828...)의 지수배에 대한 값을 계산해줍니다. Syntax numpy.exp(n) # --> e^n numpy.exp([k, l, m, n]) # --> [e^k, e^l, e^m, e^n] Syntax는 위와 같으며 parameter로서 단순한 숫자(n) 뿐 아니라 list의 형태로도 전달할 수 있습니다. import numpy as np print(np.exp(0)) # e^0 print(np.exp(1)) # e^1 print(np.exp(2)) # e^2 print(np.exp(3)) # e^3 print(np.exp(4.5)) # e^4.5 print(np.exp([0, 1, 2, 3])) # [e^0, e^1, e^2, e^3] --..

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..

Syntax os.path.exists(file_path) os.path.exists는 위처럼 사용 가능합니다. parameter로서 file_path를 받으며 file_path가 실제로 존재하면 True를 존재하지 않으면 False를 반환합니다. |-- test.py |-- test |-- sub_test |-- test.csv # test.py import os print(os.path.exists('test/')) # 1 print(os.path.exists('test/empty_test/')) # 2 print(os.path.exists('test/sub_test/test.csv')) # 3 -- Result True False True 위 예시를 봅시다. python code는 test.py에 ..