아미(아름다운미소)

import pandas as pd# 초기 데이터프레임data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}df = pd.DataFrame(data)# 새로운 열 D를 추가할 위치 계산 (열 B 다음)col_position = df.columns.get_loc('B') + 1# B 열이 마지막 열이라면 맨 마지막에 추가if col_position >= len(df.columns): df['D'] = 10else: df.insert(col_position, 'D', 10)print(df)import pandas as pd# 초기 데이터프레임data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C'..

Windows에서 `flake8` 설정 파일을 프로젝트에 적용하려면 설정 파일을 프로젝트의 루트 디렉토리에 배치해야 합니다. 일반적으로 `.flake8` 파일이나 `setup.cfg` 파일을 사용합니다.[flake8]max-line-length = 88ignore = E203, E266, E501, W503exclude = .git, __pycache__, old, build, dist

import pandas as pd# 예시 데이터프레임 생성data = { 'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10], 'C': [11, 12, 13, 14, 15], 'D': [16, 17, 18, 19, 20], 'E': [21, 22, 23, 24, 25]}df = pd.DataFrame(data)# 3개의 열 선택 (예: 'B', 'C', 'E')cols_to_zero = ['B', 'C', 'E']# 선택한 열을 0으로 채우기df[cols_to_zero] = 0print(df)import pandas as pdimport numpy as np# 예시 데이터프레임 생성 (NaN 포함)data = { 'A': [1, 2, np.na..

import pandas as pd# 예제 DataFrame 생성df = pd.DataFrame({ 'A Column': [1, 2, 3], 'B Column': [4, 5, 6], 'C Column': [7, 8, 9]})# 'A Column'과 'B Column'의 값을 'C Column'의 값으로 대체df = df.assign(**{ 'A Column': df['C Column'], 'B Column': df['C Column']})print(df)

import pandas as pd# 예시 데이터프레임 생성data = { 'A': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd', 'd', 'e'], 'C': [' Y', 'N ', ' Y ', 'Y', ' N', ' Y', 'Y '], 'D': [' data1', 'data2 ', 'data 3 ', ' data4 ', 'data5', ' data6', 'data7 ']}df = pd.DataFrame(data)# 'D' 열 삭제, 중복된 행 제거, 'C' 열의 값에서 공백 제거 및 'Y'인 행만 필터링을 한 번에 수행df_filtered = df.drop(columns=['D']).drop_duplicates(subset..

import pandas as pd# 예제 데이터data = { 'A': [1.0, 2.0, 3.0], # float 'B': [4, 5, 6], # int 'C': ['x', 'y', 'z'] # string}# DataFrame 생성df = pd.DataFrame(data)# 모든 컬럼을 int64로 변환 시도for col in df.columns: df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='ignore', downcast='integer')print(df)print(df.dtypes)

import pandas as pd# 예제 데이터프레임 생성data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}df = pd.DataFrame(data)# 접미사를 붙일 컬럼 리스트 지정columns_to_rename = ['A', 'B']# 컬럼 이름 변경df.rename(columns={col: col + '_calc' for col in columns_to_rename}, inplace=True)# 해당 컬럼들에 대해 fillna(0) 적용for col in columns_to_rename: df[col + '_calc'] = df[col + '_calc'].fillna(0)# 결과 출력print(df)

import pandas as pd# 예시 데이터프레임 생성data = { 'Name_calc': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age_calc': [25, 30, 35], 'City_calc': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}df = pd.DataFrame(data)# 컬럼명에서 '_calc' 접미사 제거df.columns = df.columns.str.replace('_calc$', '', regex=True)print(df)

import pandas as pd# 샘플 데이터 생성data_left = { 'key1_left': ['A', 'B', 'C'], 'key2_left': ['X', 'Y', 'Z'], 'value1': [1, 2, 3], 'value2': [4, 5, 6]}data_right = { 'key1_right': ['A', 'B', 'D'], 'key2_right': ['X', 'Y', 'W'], 'value1_right': [7, 8, 9], 'value2_right': [10, 11, 12]}df_left = pd.DataFrame(data_left)df_right = pd.DataFrame(data_right)# 여러 개의 다른 키 이름을 가진 데이터프레임 병..

소스코드의 인코딩이 UTF-8 이나 다른 캐릭터셋으로 작성되어서 나는 에러이다. 에러를 고치기 위해서 Javadoc 생성시 VM options 란에 -locale ko_KR -encoding UTF-8 -charset UTF-8 -docencoding UTF-8 추가