[pandas] 특정 column에 포함한게 있으면 column 내용 수정하기
import pandas as pddf = pd.DataFrame({ "이름": ["민수", "영희", "철수","민준","영희"], "과목": ["수학", "수학", "영어","국어","영어"], "점수": [85, 90, 70,55, 88], "등급": ["B", "A", "C", "A","B"]})print("----------")print("1.raw data")print(df)print("----------")print("2. target true,fale 찾기")targets = ["영희","철수"]print(df["이름"].isin(targets))print("----------")print("3. 원본에 수정하기")df.loc[df["이름"].isin(targets),..
2026. 1. 31.
[pandas] groupby로 조건별 수량 합치는 방법
import pandas as pddf = pd.DataFrame({ '국가': ['한국','한국','일본','일본','미국'], '상품': ['사과','바나나','사과','바나나','사과'], '판매수량': [10, 20, 15, 25, 30], '판매금액': [1000, 2000, 1500, 2500, 3000]})print(df)print("--------------")print("1. groupby, groupby하면 reset_index 같이 쓰는게 좋은듯!")df_groupby= df.groupby(['국가'])['판매수량'].sum().reset_index()print(df_groupby)print("--------------")print("2. groupby 2개 su..
2026. 1. 30.
[pandas] merge로 서로 다른 column 합치기
import pandas as pd# 왼쪽 DataFramedf_left = pd.DataFrame({ '고객번호':[1,2,3], '이름':['홍길동','김철수','이영희']})# 오른쪽 DataFramedf_right = pd.DataFrame({ 'ID':[2,3,4], '주문금액':[2000,3000,4000]})print(df_left)print("@@@@@@@@@")print(df_right)print("------------")print("1. merge하려는 df의 column이 다르면 left_on,right_on으로 지정,how=left")print("left 왼쪽df 모두 유지")df_merge = pd.merge(df_left, df_right, left_on=..
2026. 1. 29.
