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[pandas] 멀티 인덱스에서 두 번째 레벨의 값으로 인덱싱하는 방법 예제: import pandas as pddata1 = {('김판다', '영어'): [50, 20, 35], ('김판다', '국어'): [60, 5, 45], ('강승주', '영어'): [70, 10, 60], ('강승주', '국어'): [100, 30, 50]}df = pd.DataFrame(data1)       국어 점수열만 인덱싱 합니다  1. loc 인덱서 활용 df.loc[:, (slice(None), '국어')]      2. xs 함수 활용 df.xs('국어', level=1, axis=1)    판다스 책이 출판되었습니다. 교보문고 구매 페이지, 알라딘 구매 페이지, yes24 구매 페이지 2024. 2. 20.
[pandas] 멀티 인덱스인 열을 가지고 있을 때 subtotal 열 만들기 예제 : # 예제 생성 import pandas as pd data1 = {('김판다', '영어'): [50, 20, 35], ('김판다', '국어'): [60, 5, 45], ('강승주', '영어'): [70, 10, 60], ('강승주', '국어'): [100, 30, 50]} df = pd.DataFrame(data1) df: 문제 : 멀티 인덱스인 열을 가지고 있을 때 subtotal 열 만들어 봅시다. groupby의 axis=1이 판다스 2.1.0+에서 사라지기 때문에 전치 데이터 프레임 T를 활용해야 합니다. subtotal 행을 만드는 사용자 정의 함수를 생성해 그룹바이 객체에 apply 함수와 함께 적용합니다. 이때 group_keys=False는 필수입니다 # subtotal 행을 생성.. 2024. 2. 20.
[pandas] plot 함수로 subplot 그리는 방법 판다스의 plot 함수로 subplot 그리는 방법subplot은 그래프를 분할하여 여러 개의 작은 그래프를 하나의 그림에 배치하는 것을 의미합니다. matplotlib 라이브러리도 subplot을 지원하지만, 판다스의 plot 함수만으로도 subplot을 활용해 데이터를 분할하여 간편하게 시각화할 수 있습니다. 데이터 준비 및 기본 그래프 생성 먼저 예시 데이터를 생성하여 데이터 프레임으로 불러오겠습니다.import pandas as pddata1 = {'col1': {'A': 1, 'B': 4}, 'col2': {'A': 2, 'B': 5}, 'col3': {'A': 3, 'B': 6}, 'col4': {'A': 5, 'B': 8}}df = pd.DataFr.. 2024. 2. 16.
[pandas] AttributeError 강의 (2) - 객체에서 발생한 경우 대부분의 AttributeError는 에러 메세지만 읽을 줄 알면 해결이 됩니다.   판다스에서 발생하는 AttributeError는 크게 세 가지 종류가 있습니다. 1. 모듈(module)에서 발생한 경우2. 객체(object)에서 발생하는 경우    ← 이번 포스팅3. 함수(function)에서 발생하는 경우 세 종류의 에러는 에러 메세지로 구분할 수 있습니다.  이 포스팅은 2번 객체에서  AttributeError가 발생한 경우입니다.  예시 에러가 발생하는 코드의 예시를 확인합니다.# 예제 데이터 프레임import pandas as pddf = pd.DataFrame(['abc', 'de'], columns=['colA']) df:# 에러 발생 코드df.str.contains('a')Attrib.. 2024. 2. 16.
matplotlib의 컬러맵에서 색상을 지정해 그래프를 그리는 방법 예제 데이터import pandas as pddata = {'A': {'buy': 0.55, 'sell': 0.4}, 'B': {'buy': 0.2, 'sell': 0.45}, 'C': {'buy': 0.3, 'sell': 0.35}}df = pd.DataFrame(data)  df:    컬러맵 'RdBu'를 사용해 이 데이터 셋으로 그래프를 그려 보겠습니다. matplotlib의 다양한 컬러맵은 다음 링크에서 확인할 수 있습니다. https://matplotlib.org/stable/users/explain/colors/colormaps.html Choosing Colormaps — Matplotlib 3.8.2 documentationChoosing Colormaps Ma.. 2024. 2. 13.
[pandas] AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append' AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append' 해석 이 에러는 DataFrame 객체에 append 속성이 존재하지 않기 때문에 발생합니다. 기본적으로, AttributeError는 해당 객체에 특정 메서드나 속성을 사용할 수 없다는 것을 의미합니다.만약 에러 메세지가 AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 까지는 동일하지만 속성이 append가 아니라면 링크를 참조해 AttributeError의 일반론을 참고하시는 것이 좋습니다.(참조 링크 : [pandas] Attribute Error 강의 (2) - 객체에서 발생한 경우) 에러 발생 상황 예시 기존 데이터 프레임 df에 새로운 데이터.. 2024. 2. 11.

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