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# 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 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..

pip이란 python으로 작성된 패키지의 설치 및 관리를 해주는 프로그램입니다. pip은 Python 2.x용, pip3는 Python 3.x용 프로그램입니다. apt-get install python-pip apt-get install python3-pip 예제) pip bs4 pandas lxml pip3 bs4pandas lxml

pandas csv 저장시 한글 깨지는경우 df.to_csv('subCpSvr7254.csv') -> df.to_csv('subCpSvr7254.csv', encoding='ms949')

PANDAS 데이터프레임 명령어 import pandas as pd # df, test 는 예시 dataframe 이름입니다. 특정 목록만 출력 df.columns # 칼럼명(필드)목록 출력 df.index # 인덱스(레코드)목록 출력 df.dtypes # 칼럼 타입 출력 df.values # 인덱스를 제외한 나머지 칼럼들의 값 df.칼럼명 # 해당 칼럼 출력 df['칼럼명'] # 칼럼을 출력하는 같은 명령어 목록을 리스트타입(list)으로 바꾸기 df.columns.tolist() # 필드명 리스트 df.values.tolist() # 전체 값 리스트(2차원 리스트로 출력) df.칼럼명.tolist() # 특정 칼럼만 리스트로 출력 df.index.tolist() # 인덱스 -> 리스트로 출력 (전체 ..

속성 설명 loc 인덱스를 기준으로 행 데이타 추출 iloc 행 번호를 기준으로 행 데이타 추출 pandas에서 데이타를 행 단위로 추출하려면 loc, iloc 속성을 사용해야 합니다.loc 속성으로 행 데이타 추출하기print(df.loc[0])print(df.loc[99]) liloc 속성으로 행 데이타 추출하기print(df.iloc[0])print(df.iloc[99])

python pandas Jupyter Notebook과 엑셀 스프레드시트를 이용하여 그래프 그리기 세 줄의 코드만 있다면 여러분들은 pandas 라이브러리를 부를 수 있고, 엑셀 스프레드시트를 읽을 수 있으며, 그래프를 그릴 수 있습니다. Jupyter와 pandas는 초등학생들도 이해할 수 있는 쉬운 도구입니다. import pandas as pd df = pd.read_excel('http://qrc.depaul.edu/Excel_Files/Presidents.xls') %matplotlib inline df['Political Party'].value_counts().plot(kind="pie")