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Python_Wiki47

np.where + lambda로 df의 새로운 열에 원하는 값 넣기 데이터가 현재 이럴때, 새로운 행을 만들어서, rank가 3보다 크거나 같으면 pass, 아니면 fail이라고 적어서 넣고싶다.이것이 원하는 값. 하는 방법은?#1 원하는 값(pass,fail) 대신, true false로 넣어도 되는 경우df['rankOver3'] = df['rank'] >= 3#2-1 원하는 값(pass,fail)넣기, using applydf['rankOver3'] = df['rank'].apply(lambda x: 'Pass' if x >= 3 else 'Fail')#2-2 원하는 값(pass,fail)넣기, using np.wheredf['rankOver3'] = np.where(df['rank'] >= 3, 'Pass', 'Fail') 2025. 7. 18.
파이썬 : 짝 홀 구분하기 코드 #1 정석n = int(input('정수 입력'))if n % 2 == 0: print(f'{n} is even')else: print(f'{n} is odd')#2 n&1 사용하기: 홀짝구분코드n=5n&1 #1 #n이 홀수면 무조건 1이나옴.n=4n&1 #0 2025. 7. 17.
pandas: category 자료형으로 바꾸기 메모리를 적게 잡아먹음순서를 부여할 수 있음(astype은 순서부여 안됨) s= pd.Series( ['S','M','XL'] * 100000000) 일때,s1 = pd.Series(pd.Categorical(s, categories=['S','M','XL'], ordered=True))하면s1은 카테고리형으로 바뀌고, s 2025. 7. 16.
데이터 마스킹 mask df.mask(조건문, other=nan) true일때 값을 바꿈. other는 참일때 값을 무엇으로 바꿀것인가. 지정된 값을 넣을 수 있음. 스칼라, 시리즈, 데이터프레임, 함수 다 가능.예, s.mask(s>80)cond1 = data>80data.mask(cond1, other = '합격').mask(~cond1, '불합격') 합격 불합격 값을 한번에 부여할수있음import numpy as npdf1 = df.copy()df1['국어'] = np.where(cond2, '불합격','합격') #np.where는 결과를 array로 반환한다. 2025. 7. 16.
ast : 파이썬 자료형이 문자열 안에 있는 경우, 자료형 꺼내기 문자열로 되었는데, 안에 파이썬자료형이 들어가 있는경우, 그것을 파이썬 자료형으로 바꿔주는 라이브러리import astprint(ast.literal_eval(df[col_name][index])) #exampledata['crew'][0] #'[{"credit_id": "52fe48009251416c750aca23", "department": "Editing", "gender": 0, "id": 1721, "job": "Editor", "name": "Stephen E. Rivkin"}, {"credit_id": "539c47ecc3a36810e3001f87", "department": "Art", "gender": 2, "id": 496, "job": "Production Design", "name".. 2025. 7. 15.
pandas: 시각화 df.plot(x,y,kind=' ')#kind default는 라인간편함이 엄청나게 장점!!! 2025. 7. 15.

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