SK 행복성장캠퍼스/Pandas2 20-10-07, Pandas_2일차(행렬검색, index) 2일차에서는 1일차에서 했던 행열 검색 및 입력을 잠깐 알아보고 index, 행, 열 추가 삭제, 정렬, NaN처리, 유용한 함수들에 대해서 살펴봤습니다. DataFrame 행/열 검색 """ DataFrame 행 검색 1) loc 함수 : index name ==> loc[인덱스 라벨] 2) iloc 함수 : index location ==> iloc[인덱스 위치] : 0부터 *행과 열 조합 df.loc[행, 열] ==> 인덱스 라벨 및 컬럼명 사용 -인덱싱, fancy, boolean, 슬라이싱 모드 가능 df.iloc[행, 열] ==> 인덱스 위치 및 컬럼 위치 사용 -인덱싱, fancy, boolean, 슬라이싱 모드 가능 .iloc requires numeric indexers, got ['a'.. 2020. 10. 12. 20-10-06, Pandas_1일차 먼저, Pandas 시작 전에 pip install pandas가 필요합니다. numpy도 사용할 것이기 때문에 pip install numpy도 필요합니다. pandas를 이용하여 python에서 좀 더 쉽게 2차원 배열 ( 행렬 )을 생성하고 접근, 탐색, 삭제, 추가할 수 있습니다. """ pandas 라이브러리 1. 엑셀의 sheet, DB의 table 구조와 비슷한 DataFrame 타입으로 데이터를 관리 2. import pandas as pd (numpy와 함께 쓰이는 경우가 대부분) """ dict를 이용하여 DataFrame 생성 dict의 key는 column의 label(name)이 되고 dict의 values는 column 밑에서 요소로 출력 행 index는 자동으로 0부터 colu.. 2020. 10. 7. 이전 1 다음
