아미(아름다운미소)

import pandas as pd# 예시 DataFrame 생성data1 = { 'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]}data2 = { 'b': [1, 2, 3], 'c': [4, 5, 6], 'd': [7, 8, 9]}df1 = pd.DataFrame(data1)df2 = pd.DataFrame(data2)# 두 DataFrame의 컬럼 이름을 합치고 중복 제거combined_columns = set(df1.columns).union(set(df2.columns))# 결과를 리스트로 변환unique_column_names = list(combined_columns)# 결과 출력print(unique_column_names)..

import pandas as pd# 시작 주차와 종료 주차 설정start_week_str = '202352'end_week_str = '202405'# 연도와 주차 분리start_year = int(start_week_str[:4])start_week = int(start_week_str[4:])end_year = int(end_week_str[:4])end_week = int(end_week_str[4:])# 주차 리스트 초기화weeks = []# 주차 계산current_year = start_yearcurrent_week = start_weekwhile (current_year 52: # 주차가 52를 넘으면 연도를 증가시키고 주차를 1로 초기화 current_week = 1 ..

import pandas as pd# 예시 데이터프레임df = pd.DataFrame({'date': pd.to_datetime(['2024-07-01', '2024-07-08', '2024-07-15'])})# 현재 주차 구하기current_week = df['date'].dt.strftime('%G%V')# 전주차 구하기# 연도와 주차를 분리years = current_week.str[:4].astype(int) # 연도weeks = current_week.str[4:].astype(int) # 주차# 전주차 계산previous_weeks = weeks - 1previous_years = years.copy()# 주차가 0이 되면 연도를 줄이고, 주차를 52로 설정previous_years[pre..

import pandas as pd# 예시 데이터프레임 생성data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}df = pd.DataFrame(data)# 특정 컬럼을 마지막으로 이동column_name = 'B'df = df[[col for col in df.columns if col != column_name] + [column_name]]print(df)

import pandas as pd# df1 생성df1 = pd.DataFrame({ 'a': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4], 'b': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70], 'c': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700], 'd': [1000, 2000, 3000, 4000, 5000, 6000, 7000]})# 수정된 df2 생성 (a-1을 키로 사용)df2 = pd.DataFrame({ 'a-1': [1, 2, 3], 'b': [15, 25, 35] # 각 a에 해당하는 b 값})# Left Outer Join 수행 (a와 a-1을 키로 사용)left_outer_join_df = pd.merge(df1, df2, le..

일치값 없으면 원본값유지import pandas as pd# df1 생성df1 = pd.DataFrame({ 'a': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4], 'b': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70], 'c': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700], 'd': [1000, 2000, 3000, 4000, 5000, 6000, 7000]})# 수정된 df2 생성 (a-1을 5, 6, 7로 변경)df2 = pd.DataFrame({ 'a-1': [5, 6, 7], 'b-1': [15, 25, 35] # 각 a-1에 해당하는 b-1 값})# Left Outer Join 수행 (a와 a-1을 키로 사용)left_outer_join_d..

예제1import pandas as pd# 예시 DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12], 'E': [13, 14, 15]})# 확인할 컬럼명 리스트my_columns1 = ['A', 'B', 'C', 'D']my_columns2 = ['A', 'B', 'C']# DataFrame의 컬럼명 리스트df_cols = df.columns.tolist()# if-elif 조건 사용if all(col in df_cols for col in my_columns1): print('OK1')elif all(col in df_cols for col in my_columns2): pri..

import pandas as pd# 데이터프레임 생성df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, None, 4, None], 'b': ['apple', 'banana', 'cherry', 'date', 'elderberry'], 'd': [None, None, None, None, None]})# a 컬럼이 null인 경우 b 컬럼을 확인하여 모든 행을 뽑아내고 알파벳순으로 정렬한 후 첫 번째 값을 a 컬럼에 재할당df.loc[df['a'].isnull(), 'a'] = df.loc[df['a'].isnull(), 'b'].sort_values().iloc[0]# a 컬럼이 null인 경우 d 컬럼에 1을 채워넣기df.loc[df['a'].isnull(), 'd'] = 1print(df)im..

df[cols] = df[cols].astype(float).fillna(0).astype(int)cols = ['A', 'B', 'C', 'D'] # 변환하고 싶은 열 이름들for col in cols: df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce').fillna(0).astype(int) df[cols] = df[cols].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0).astype(int)예제import pandas as pd# 샘플 데이터프레임 생성data = { 'A': ['1', '2', '3', '4', ''], 'B': ['5', '6', '7', '8', 'abc'], 'C': ['..

import pandas as pd# 데이터 프레임 생성df = pd.DataFrame({'a': [1, 0, 1, 0, 1], 'b': [10, 20, 30, 40, 50], 'c': [0, 0, 0, 0, 0]})# a 컬럼이 1인 행의 b 컬럼 값을 c 컬럼에 넣기df.loc[df['a'] == 1, 'c'] = df['b']print(df)