아미(아름다운미소)

람다 함수를 사용하여 3개의 파라미터를 전달하는 방법은 다음과 같습니다:여기서 중요한 점은 람다 함수 내부에서 `my_function`을 호출할 때 4개의 인자를 전달해야 한다는 것입니다. 첫 번째 인자는 DataFrame의 각 행에 해당하는 값(`x`)이며, 나머지 3개의 인자는 `my_function`의 두 번째, 세 번째, 네 번째 파라미터에 해당하는 값들입니다.이렇게 하면 DataFrame의 각 행에 대해 `my_function`이 호출되며, 3개의 추가 파라미터도 함께 전달됩니다.만약 이 3개의 파라미터 값이 고정되어 있다면, 람다 함수 외부에서 미리 정의해두고 사용할 수 있습니다:이렇게 하면 코드의 가독성이 높아지고, 파라미터 값을 쉽게 변경할 수 있습니다.def my_function(x, p..

import pandas as pd# 데이터프레임 생성df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 2, 3, 3], 'b': [10, 20, 30, 40, 50]})# 'a' 컬럼을 기준으로 중복을 제거하면서 'b' 컬럼의 최대값을 남기기result = df.groupby('a')['b'].max().reset_index()print(result)import pandas as pd# 샘플 데이터프레임 생성df = pd.DataFrame({ 'a': [1, 2, 3, 1, 2, 3], 'b': [10, 20, 30, 15, 25, 35]})# a 열 기준으로 중복 제거, b 열 최대값 유지result = ( df.sort_values(by='b', ascending=False) ..

import pandas as pd# 샘플 데이터프레임 생성df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [10, 20, 30, 40], 'C': [100, 200, 300, 400]})# A 컬럼이 2인 행의 B 컬럼 값을 변경df.loc[df['A'] == 2, 'B'] = 99print(df)

df['week'] = df['date'].apply(lambda d_: gfn_to_char(gfn_to_date(d_, '%Y-%m-%d'), '%Y%w'))

import pandas as pddef my_function(row, param1, param2): # 함수 내부 로직 return resultdf = pd.DataFrame(...)df['new_column'] = df.apply(my_function, axis=1, args=(value1, value2))

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..