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Python - Data Frame 다루기 간단 정리 문제를 풀면서 헷갈린 것들은 정리. -. Data Frame에서 원하는 값만 변경하는 방법: df.loc[조건1 & 조건2, “column이름”] = “변경 값” 적용 예시) 학년이 3학년이고, 성별이 남자인 학생의 취미(Column, Hobby)를 축구로 바꿔라 (Data Frame은 df) boolean1 = df['grade'] == 3 boolean2 = df['gender'] == male df.loc[boolean1 & boolean2, "Hobby"] = 'Soccer' -. Series.value_counts()의 리턴 값은 Series이고 Series.index를 사용하면 인덱스 값을 반환 [여기서 인덱스 = Row!] -. list(Series.index)를 하면 Series의 Inde.. 2021. 8. 16.
Python - Series 다루기 안녕하세요, 지난 시간에 큰 사이즈의 Data Frame 다루는 법을 정리했습니다. 이번엔 Pandas에서 Series들을 다루는 방법에 대해 간단히 정리해보겠습니다. Data Frame에서 하나의 Column에 속한 값들을 Series라고 할 수 있는데요, Column을 뽑는 방법은 []를 사용하면 쉽게 뽑을 수 있습니다. 아래 예시를 참고해주세요. 전체 Data Frame이 위와 같이 되어있을 경우 column 중 brand만 뽑아보면 아래와 같이 나옵니다. 여기서 index가 167개가 있어 각각에 해당하는 brand를 모두 출력하지는 못하고 중간에...으로 생략이 되어있는 것을 확인할 수 있습니다. 이것을 간략하게 어떤 brand들이 있는지 확인하려면 .unique()함수를 사용하면 되고, 각각의.. 2021. 8. 10.
Python - Pandas (2) 안녕하세요, 지난 시간에는 Pandas가 무엇인지와 Pandas 내부의 DataFrame 함수를 이용한 Data Frame을 만드는 것을 정리해 보았습니다. 이번 시간에는 다른 Data Frame을 만드는 방법을 정리해보겠습니다. 지난 시간에는 2차원 리스트를 만든 후 Pandas의 DataFrame을 이용해 만들었습니다. 아래와 같이 말이죠! import numpy as np import pandas as pd two_dimensional_list = [['dongwook', 50, 86], ['sineui', 89, 31], ['ikjoong', 68, 91], ['yoonsoo', 88, 75]] my_df = pd.DataFrame(two_dimensional_list) 위의 two_dimensi.. 2021. 7. 21.

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