[pandas] 기존 열을 수정하면서 새로운 열도 추가하는 방법
기존 열을 조건에 따라 수정하면서 동시에 새로운 열도 추가하는 효율적인 연속 메서드(chain method) 질문 출처: https://stackoverflow.com/questions/78338987/more-efficient-way-to-replace-loc-method-with-chaining-in-pandas-dataframe-op 인풋 생성 import pandas as pddata = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emma'], 'Age': [25, 30, 35, 40, 45], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Phoenix']}df = pd.Dat..
2024. 5. 22.
[pandas] 기존 데이터 프레임의 상위 2행을 멀티 인덱스로 설정하기
판다스에서 알아두면 유용한 질문과 답변입니다. 질문 출처: https://stackoverflow.com/questions/78382107/creating-a-multi-index-column-from-an-existing-dataframe 인풋 생성 # 인풋 데이터 프레임 생성 코드import pandas as pdimport numpy as npdata1 = [['symbol', 'appl', 'goog', 'None', 'msft', 'None', 'None', 'None', 'None'], ['date', 'close', 'close', 'volume', 'close', 'open', 'high', 'low'], ['1999-01-10', 100, 101, 10000..
2024. 5. 22.
[pandas] 그룹의 순서를 유지하고 그룹 내에서 정렬하기
그룹의 순서를 유지하고 그룹 내에서 정렬하는 방법을 알아보겠습니다. 예제 import pandas as pddata1 = {'col1': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'], 'col2': ['가', '가', '나', '나', '나', '가', '가'], 'col3': [9, 7, 2, 8, 6, 1, 2]}df = pd.DataFrame(data1) 오늘의 목표 솔루션 중복값을 제거해 각 그룹을 넘버링한 후에 기존 df에 넘버링을 병합하고 정렬에 사용합니다.사용 후 정렬용 열인 sort 열은 삭제합니다.out = (df .merge((df.drop('col3', axis=1) .drop_duplic..
2024. 5. 13.