아미(아름다운미소)

import pandas as pd# 예시 DataFrame 생성data = { 'a': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'b': [1, 1, 2, 2, 3], 'c': [5, 5, 6, 6, 7], 'd': [10, 20, 10, 30, 40], 'e': [5, 15, 5, 25, 35]}df = pd.DataFrame(data)# 그룹화하여 e 컬럼의 합계 계산grouped = df.groupby(['a', 'b', 'c'])['e'].sum().reset_index()# e와 d 비교 후 (e - d) 계산grouped['d'] = df.groupby(['a', 'b', 'c'])['d'].first().values # d 값을 가져옴grouped['di..

import pandas as pdimport numpy as np# 예제 데이터 생성data = { 'a': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], 'b': [1, 1, 2, 2, 3, 3], 'c': [5, 5, 6, 6, 7, 7], 'd': [10, 20, 30, 40, 50, 60], 'e': [np.nan, np.nan, 3.5, np.nan, np.nan, np.nan] # A와 C 그룹은 모두 null, B 그룹은 일부 값이 있음}df = pd.DataFrame(data)# 각 그룹의 행 수를 계산group_sizes = df.groupby(['a', 'b', 'c', 'd'])['e'].transform('size')null_groups = ..

import pandas as pd# 예시 데이터프레임 생성df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})df2 = pd.DataFrame({'a': [2, 3, 4, 5], 'b': ['x', 'y', 'z', 'w']})# df1의 a 컬럼을 기준으로 df2의 a 컬럼을 검색하여 df2 전체 반환result = df2[df2['a'].isin(df1['a'])]print(result)