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Programming/Python 2023. 8. 30.
[Pandas] row <-> col by melt, pivot and transpose
[Pandas] row <-> col by melt, pivot and transpose row -> col 로 보내는 함수 melt() df.melt() or pd.melt(df) 모두 적용 -> df.melt() 특정 col 고정하고 적용 -> df.melt(id_vars='col name') or df.melt(id_vars=['col1', 'col2', ...]) Ex) df.melt(id_vars=['name','kor']) # name, kor 고정 특정 col만 적용 value_vars=['col1', 'col2' ... ] 를 기존에 melt()에 추가 Ex) df.melt(id_vars='name', value_vars=['kor','eng']) # kor, eng만 적용. name은 고정 col 이름 변경: var_name=' '을 추가. value_name=' ' 추가로 ..
Programming/Python 2023. 8. 30.
[Pandas] concat, merge로 데이터 연결 (SQL JOIN개념)
[Pandas] concat, merge로 데이터 연결 (SQL JOIN개념) 주어진 데이터가 다음과 같을 때 row연결 concat()을 다음과 같이 사용. letter number가 같으니까 그대로 이은 결과 또 다른 예제>>> 여기서 열을 기준으로 concat()하는 양상은 다음과 같다. concat( axis= 설정) 가능 -> 1은 가로로, 0은 세로로 '그대로' 붙이는 것. merge는 동일한거 기준으로 동일한거 없애고 합치는 것 SQL의 join개념은 merge()로 수행한다. ex) pd.merge(left,right,on=기준컬럼,how=연결방법) (공통된 열 기준으로 연결) 예제가 다음과 같을 때, where name =
Programming/Python 2023. 8. 30.
[Pandas] type 확인 및 변환
[Pandas] type 확인 및 변환 여러 type 혼합된 데이터 -> object 정수와 실수 -> float64 예제) 모든 type 총 정리 df = pd.DataFrame({'float': [1.0, 2.0], #실수 (float 64) 'int': [1,2], #정수 (int 64) 'datetime': [pd.Timestamp('20200101'),pd.Timestamp('20210101')], #날짜 시간 'string': ['a','b'], #문자열 'bool':[True,False], #불 'object':[1,'-'], #혼합 'float2' : [1.0, 2]}) #정수 + 실수 -> 실수 (float 64) df df.types # df형태의 자료형 확인 float float64 int int64 datetime dat..
Programming/Python 2023. 8. 30.
[Pandas] Null(결측치) 다루기
[Pandas] Null(결측치) 다루기 import numpy as np # null값 삽입을 위한 numpy # np.nan fillna 함수 df.fillna(특정값)
Programming/Python 2023. 8. 30.
[Pandas] Function application
[Pandas] Function application df.copy() 105점 오류 有) df_copy 그렇기에 100점을 넘지 않으면서 모두를 5점 더하는 조건의 함수를 적용해야 한다. df['이름'].apply(함수) 사용! def plus5(x): score = x+5 # 5점 더하는데 if score>=100: # 100점 이상인 경우 조건 설정 score=100 return score # 반환값은 score! df_copy['math'] = df['math'].apply(plus5) df_copy 함수에 더할 점수도 변수로 둔다면, 다음과 같이 한다. def plusn(x,n): # 모든 점수에 n점 더하기. 100점이 넘을 수 없다. score = x+n if score>=100: score=100 return score df_copy['eng..
Programming/Python 2023. 8. 30.
[Pandas] col, row 조작 및 변경 col 조작 및 변경 df['no'] = range(1,len(df)+1) # 학생 번호 추가하기 (1부터 시작하여 1씩 증가) df['sum'] = df['kor']+df['eng']+df['math'] # sum 추가 df['no'] = df['no']+99 # 학생 번호 수정하기 (100부터 시작하여 1씩 증가) df.drop(columns=['no','sum'], inplace=True) # 위에서 만든 no, sum 컬럼 삭제하기 #'이름','국어','영어','수학' 로 영어에서 한글로 바꾸기 (단 항목 수 제대로 맞출 것!) df.columns=['이름','국어','영어','수학'] # 이름-->성명 (특정 컬럼명 바꾸기. 여러개인 경우 dict 여러개 나열) # Ex) 데이터프레임.renam..
Programming/Python 2023. 8. 30.
[Pandas] 문제풀이 2
[Pandas] 문제풀이 2
Programming/Python 2023. 8. 29.
[Pandas] Matplotlib.pyplot로 그래프 그리기 (기본)
[Pandas] Matplotlib.pyplot로 그래프 그리기 (기본) import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt x = ['a','b','c','d','e'] y = [1,3,2,10,7] # x, y 설정 plt.plot(x,y) plt.show() # 선 그래프 그리기 plot( , ) plt.bar(x,y) # 막대그래프 bar( , ) plt.show() plt.barh(x,y) # 가로막대 barh( , ) plt.show() plt.scatter(x,y) # 산점도 scatter( , ) plt.show() 한번에 여러 그래프 그리고 옵션 추가하기 plt.scatter(x,y,label='scatter') #산점그래프 plt.bar(x,y,label='bar') # 막대그래프 plt.plot(x,y,label='..
Programming/Python 2023. 8. 29.
[Pandas] 문제풀이 1
[Pandas] 문제풀이 1 11번 12번 문제의 select_dtypes(??clude=object).columns
Programming/Python 2023. 8. 29.
[Pandas] 데이터 추출(loc, iloc)
[Pandas] 데이터 추출(loc, iloc) # 인덱스가 i1,i3,i5인 행 추출하기 df.loc[['i1','i3','i5']] import pandas as pd -- 기본 세팅 df = pd.read_csv('data/scores.csv') df.index = 'i'+df.index.astype('str') df.head() loc[인덱스] -> 시리즈 형태로 추출. 인덱스 하나만 可 loc[인덱스리스트] -> DF형태로 추출. 여러 개 可 # 인덱스가 i3인 행 추출하여 s1에 담기 s1=df.loc['i3'] # 인덱스가 i3인 행을 데이터프레임 형태로 추출하기 df.loc[['i3']] # 인덱스에 없는 값 사용이 에러 발생. 인덱스로 특정 행 열 추출하기 # 인덱스 i1의 kor점수 df.loc['i1','kor'] # 인덱스 i1 ..
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