Pandas 기초 13 (유니크 값 추출 및 갯수확인, 데이터프레임 합치기)
In [1]: import pandas as pd job_list = [{'name': 'John', 'job': "teacher"}, {'name': 'Nate', 'job': "teacher"}, {'name': 'Fred', 'job': "teacher"}, {'name': 'Abraham', 'job': "student"}, {'name': 'Brian', 'job': "student"}, {'name': 'Janny', 'job': "deve..
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Pandas 기초 10 (널 데이터 변경)
In [1]: import pandas as pd In [2]: school_id_list = [{'name': 'John', 'job': "teacher", 'age': 40}, {'name': 'Nate', 'job': "teacher", 'age': 35}, {'name': 'Yuna', 'job': "teacher", 'age': 37}, {'name': 'Abraham', 'job': "student", 'age': 10}, {'name': 'Bri..
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Pandas 기초 9 (중복데이터 삭제)
In [1]: import pandas as pd In [13]: student_list = [{'name': 'John', 'major': "Computer Science", 'sex': "male"}, {'name': 'Nate', 'major': "Computer Science", 'sex': "male"}, {'name': 'Abraham', 'major': "Physics", 'sex': "male"}, {'name': 'Brian', 'major': "Psychology", '..
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Pandas 기초 8 (데이터 그룹화 및 그룹데이터 생성)
In [1]: import pandas as pd In [2]: student_list = [{'name': 'John', 'major': "Computer Science", 'sex': "male"}, {'name': 'Nate', 'major': "Computer Science", 'sex': "male"}, {'name': 'Abraham', 'major': "Physics", 'sex': "male"}, {'name': 'Brian', 'major': "Psychology", '..
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Pandas 기초7 (데이터프레임 생성 및 추가)
In [1]: import pandas as pd In [3]: friend_list = [ {'name':'John','age': 15, 'job': 'student'}, {'name':'Jenny','age': 25, 'job': 'developer'}, {'name':'Nate','age': 30, 'job': 'teacher'}, ] df = pd.DataFrame(friend_list, columns = ['name','age','job']) df Out[3]: name age job 0 John 15 student 1 Jenny 25 developer 2 Nate 30 teacher 열 생성¶ In [4]: # salary열 생성 df['salary'] = 0 df Out[4]: name ag..
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Pandas 기초 5 (데이터프레임 행,열 삭제)
In [1]: import pandas as pd In [4]: friend_list = [ {'age': 25, 'job': 'student'}, {'age': 25, 'job': 'developer'}, {'age': 30, 'job': 'teacher'}, ] df = pd.DataFrame(friend_list, index=['John', 'Jenny', 'Nate'], columns = ['age','job']) df Out[4]: age job John 25 student Jenny 25 deve..
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