printf("Hello POTATO World");

- 컬럼 조회 df.컬럼명 ==> series 반환 df['컬럼명'] ==> series 반환 df[['컬럼명','컬럼명']] ==> 다중컬럼 조회 dict_value={"c1":[4,5,6], "c2":[14,35,26], "c3":[43,50,61]} df=pd.DataFrame(dict_value) print(df) print(df.c1)# series 반환 ''' 0 4 1 5 2 6 Name: c1, dtype: int64 ''' print(df['c2']) #series 반환 ''' 0 14 1 35 2 26 Name: c2, dtype: int64 ''' print(df[ ["c1","c3"] ])#DataFrame 반환 ''' c1 c3 0 4 43 1 5 50 2 6 61 ''' # 특별..

-1. 새로운 값으로 index로 설정할 때 df.index=[값,값2,...] ===> dict_value={"date":['2002','2003'], "name":["홍길동","이순신"], "age":[20, 30] } df=pd.DataFrame(dict_value) print(df) ''' date name age 0 2002 홍길동 20 1 2003 이순신 30 ''' #1. 기존 컬럼값으로 index를 설정할 때 #df.set_index() new_df=df.set_index("date")#inplace=False(자신이 수정되지 않고 복사본을 생성해서 반환) print(new_df) ''' name age date 2002 홍길동 20 2003 이순신 30 ''' new_df=df.set_i..

Data Frame 의 중첩과 중첩 리스트에 대해서 알아보자 ''' 중첩 dict dict_value = { key1: { key1-1: value}, key2: { key2-1: value}, ....} key1, key2 ==> 컬럼명으로 지정됨. key1-1, key2-1 ==> 인덱스로 지정됨. ''' 앞서 dict 로 Data Frame 을 만드는 것을 배웠는데 위 처럼 dict 의 value 값에 다시 dict 가 들어가있으면 어떤 Data Frame 이 만들어 질까? mport numpy as np import pandas as pd dict_value = {"key1":{"key1-1":[1,2,3]}, "key2":{"key2-1":[1,2,3]}, "key3":{"key3-1":[1,2..

''' DataFrame 컬럼 및 인덱스 변경 1. 컬럼 변경 df.columns=[값,값2,값3,..] 2. 인덱스 변경 1 df.index =[값, 값2, ...] 2. 인덱스 변경 2 df = pd.DataFrame(dict, index =[값, 값2, ...] ) ''' Data Frame 의 컬럼과 인덱스 값을 변경하는 방법을 알아보자. dict_value = {"c1":[4,5,6], "c2":[14,35,26], "c3":[43,50,61]} df = pd.DataFrame(dict_value) print(df) ''' c1 c2 c3 0 4 14 43 1 5 35 50 2 6 26 61 ''' 위와 같은 Data Frame df가 존재한다고 가정한다. 1. 컬럼 변경 print("1. 컬럼..

Data Frame 을 통해 확인 할 수 있는 정보는 크게 3가지 이다. 행( 인덱스 ), 열(컬럼), 그리고 내용(레코드) ''' DataFrame 정보보기 1. 컬럼 정보 - df.columns - df.keys() 2. 인덱스 정보 - df.index 3. 내용 보기 ''' dict_value={"c1":[4,5,6], "c2":[14,35,26], "c3":[43,50,61]} df=pd.DataFrame(dict_value) print(df,type(df))# ''' c1 c2 c3 0 4 14 43 1 5 35 50 2 6 26 61 ''' 먼저, 위와 같은 DataFrame 이 존재한다고 가정하자. 1. 컬럼 정보 확인하기 print("1. 컬럼 정보(컬럼 라벨 정보)") print(df.c..

1. Pandas 함수 확인 Data Frame 을 생성하는 법을 배우기 이전에 dir() 을 이용하여 pandas 안에 어떠한 함수들이 존재하는지부터 확인! import numpy as np import pandas as pd print(dir(pd)) ''' pd 함수 ['ArrowDtype', 'BooleanDtype', 'Categorical', 'CategoricalDtype', 'CategoricalIndex', 'DataFrame', 'DateOffset', 'DatetimeIndex', 'DatetimeTZDtype', 'ExcelFile', 'ExcelWriter', 'Flags', 'Float32Dtype', 'Float64Dtype', 'Float64Index', 'Grouper', ..