01. 전체 데이터에서 사용할 데이터가 적은 경우 new_columns = ['A1', 'A2', 'A3'] data1 = data[new_columns].copy() # new_columns라는 이름의 리스트를 생성 # data 데이터에서 new_columns 컬럼만을 추출 후 사본으로 복사한 뒤 data1라는 변수에 할당 (복사해서 사용하는게 중요) 02. 전체 데이터에서 삭제할 컬럼이 적은 경우 data.drop(columns=['Name'], inplace= True ) # data 데이터에서 Name 컬럼 삭제 (nplace=True 사용시 데이터가 바로 바뀜) unnessery_columns = ['A1', 'A2', 'A3'] data1 = data.drop(unnessery_columns, axis = 1).copy() # unnessery_columns라는 이름의 리스트를 생성 # drop 함수를 활용하여 unnessery_columns에 명시한 컬럼들을 전부 버린 후 사본으로 복사한 뒤 data1라는 변수에 할당 (옵션 axis = 0 row 버림 / axis = 1 column 버림) 03. 데이터 컬럼명 변경 rename_columns = ['A_1', 'A_2', 'A_3'] data1.columns = rename_columns # new_columns라는 이름의 리스트에 컬럼명을 수정 # data1 변수에 들어간 데이터의 컬럼명을 위에 명시한대로 변경됨 04. 데이터 컬럼 순서 변경 oredered_columns = ['A_3', 'A_2', 'A_1'] data1 = data1[oredered_columns] # oreder_columns라는 이름의 변수에 컬럼명 리스트를 사용 # data1 데이터에서 위 컬럼 순서대로 다시 컬럼을 검색 ...
퇴사각 잡히면 . . 요즘 가장 핫한 드라마 일타 스캔들 보시나요? 이제 마무리를 향해 가서 살짝 아쉬운 마음입니다. 최치열 스타일링이 기억에 많이 남아서 짤 만들어봤어요 이미지는 필요한 곳에 마음껏 사용해 주세요 :) . . 드라마 일타 스캔들 2화 1시간 6분 최치열 대사 中 (배우 정경호) 나만큼 이 시간이 간절하고 치열했으면 좋겠어 . . 드라마 일타 스캔들 3화 33분 36초 최치열 (배우 정경호) . . 드라마 일타 스캔들 6화 2분 10초 최치열 (배우 정경호) . . . 실수령액이 궁금할 땐 연봉계산기 2023 . . 앱 다운로드 하러가기 GO
01. 데이터 변경하기 data["지역"] = data["지역"].replace("서울특별시", "서울") # 지역 컬럼에서 서울특별시 값을 서울로 변경 data["지역"] = data["지역"].str.replace("서울|경기", "수도권") # 지역 컬럼에서 서울, 경기 데이터를 포험하고 있으면 수도권으로 변경 data=data.astype('float') # Series나 DataFrame의 데이터 타입을 변환 data["Age(clean)"] = data["Age"].replace(-1, np.nan) # Age(clean) 컬럼 추가 후 Age 컬럼 중 값이 -1이면 NaN으로 변경 data.loc[data["Age"] < 0, "Age(clean)"] = np.nan # Age(clean) 컬럼 추가 후 Age 컬럼 중 값이 0보다 작을 때 값을 NaN으로 변경 02. 데이터 분리하기 data["지역번호"] = data["지역"].replace("서울","02") .replace("경기","031") # 지역번호 컬럼 추가 후 지역 컬럼 데이터에서 서울은 02로 경기는 031로 입력 (그외엔 NaN) data.loc[data["지역"].str.contains("서울"), "지역번호"] = "02" data.loc[data["지역"].str.contains("경기"), "지역번호"] = "031" # 지역번호 컬럼 추가 후 지역 컬럼 데이터에서 서울은 02로 경기는 031...
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