달나라 노트

pandas의 empty는 Series 또는 DataFrame이 비어있으면 True를 return합니다. 반대로 비어있지 않으면 False를 return합니다. import pandas as pd dict_test = { } df_test = pd.DataFrame(dict_test) print(df_test) print(df_test.empty) -- Result Empty DataFrame Columns: [] Index: [] True 위 예시는 비어있는 DataFrame인 df_test를 만들고 df_test의 empty를 적용한 결과입니다. DataFrame에 column도 row도 아무것도 없으니 비어있죠. 따라서 True가 return됩니다. import pandas as pd dict_te..

Pandas에서 제공하는 to_list method는 Series에 적용할 수 있으며 적용된 Series를 list 형태로 변환해주는 역할을 합니다. import pandas as pd dict_main = { 'col1': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'col2': ['alpha', 'beta', 'gamma', 'delta', 'epsilon', 'zeta'] } df_main = pd.DataFrame(dict_main) print(df_main) list_col2 = df_main.loc[:, 'col2'].to_list() print(list_col2) list_col2 = list(df_main.loc[:, 'col2']) print(list_col2) -- Result col1 col..

Python Pandas에는 DataFrame이나 Series를 json 형태로 변환해주는 to_json이라는 method가 있습니다. 예시를 보시죠. import pandas as pd dict_test = { 'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'col3': ['Apple', 'Banana', 'Watermelon', 'Grape', 'Melon'] } df_test = pd.DataFrame(dict_test) print(df_test) json_test = df_test.to_json() print(json_test) -- Result col1 col2 col3 0 1 a Apple 1 2 b Banana 2 3 c Water..

DataFrame을 다루다보면 DataFrame에 있는 하나하나의 행을 참조하여 for loop를 돌리는 등의 경우가 발생합니다. 이럴때에는 여러 가지 방법이 있지만 그 중에서 pandas에서 제공하는 iterrows를 사용해봅시다. import pandas as pd dict_1 = { 'col1': [4, 1, 5, 3, 2], 'col2': [6, 7, 8, 9, 10], 'col3': [11, 12, 13, 14, 15], 'col4': [16, 17, 18, 19, 20] } df_1 = pd.DataFrame(dict_1) print(df_1) print(df_1.iterrows()) -- Result col1 col2 col3 col4 0 4 6 11 16 1 1 7 12 17 2 5 8 1..