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욱이의 냉철한 공부

[Python, 정리] Pandas - 데이터 처리

1. 데이터베이스처럼 DataFrame 합치기. - merging (병합) df1 = pd.DataFrame({"key" : list("bbacaab"), "data1":range(7)}) df2 = pd.DataFrame({"key" : list("abd"), "data1":range(3)}) pd.merge(df1,df2,on="key") pd.merge(df1,df2,on="key",how="outer") pd.merge(df1,df2,on="key",how="left") pd.merge(df1,df2,on="key",how="right") pd.merge(df1,df2,on="key",how="inner") pd.merge(left, right, on='key', suffixes=('_left',..
데이터분석/Python : Basic 2022. 3. 28. 08:05
[Python] pandas 사용하기

Series 1. pandas, numpy 라이브러리 추출하기. import pandas as pd import numpy as np 2. series 만들기, 속성 obj = pd.Series([4,7,-5,3]) obj.values : 시리즈의 값만을 array로 표현 obj.index : 인덱스 값만을 표현 obj.dtypes : int라는 것을 확인 -원하는 인덱스 대입할 수 있다. obj2 = pd.Series([4,7,-5,3],index=["d","b","a","c"]) - 딕션어리 형태로도 만들 수 있다. sdata = {"charles" : 35000, "kilho" : 71000, "hayoung" : 16000, "sangjae":5000} obj3 = pd.Series(sdata) ..
데이터분석/Python : Basic 2022. 3. 28. 07:58
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