본문 바로가기

분류 전체보기242

[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.
[pandas] str.extractall 단일 패턴으로 복수의 문자열을 추출하는 함수. str.extract 함수는 단일 패턴으로는 맨 처음 문자열만 추출하기에 str.extractall 함수가 필요하다 import pandas as pd s2 = pd.Series(['A반박연준/A반권보아', 'A반임재범']) s2.str.extract('A반([가-힇]+)') # 아래의 1번 그림 s2.str.extractall('A반([가-힇]+)') # 아래의 2번 그림 s2.str.extractall('A반([가-힇]+)')[0].unstack() # 아래의 3번 그림 str.extactall의 결과는 멀티 인덱스를 가진 데이터 프레임이 반환되므로, 멀티 인덱스에 취약하다면 인덱싱과 unstack 함수를 활용해 단일 인덱스인 데이터 프레임으로 변환하자. 2024. 2. 9.
[pandas] str.startswith, str.endswith 시리즈의 각 셀이 특정 문자열로 시작 또는 종료 여부를 확인하는 함수 import pandas as pd s = pd.Series(['cat01', 'cat02', 'dog01', '03cat', '01cow']) 2024. 2. 9.
[pandas] str.extract 시리즈의 각 셀에서 지정한 문자열을 추출하는 함수 import pandas as pd s = pd.Series(['cat01', 'cat02', 'dog01', '03cat', '01cow']) s1 = pd.Series(['A반김판다/B반강승주', 'A반최진환/B반안지선']) s.str.extract('(cat)') 정규 표현식을 활용하면 다양한 문자열 추출이 가능하다 s1.str.extract('A반([가-힇]+)/B반([가-힇]+)') 2024. 2. 9.

티스토리툴바