[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.
[pandas] concat으로 df 합치기
import pandas as pd# df1df1 = pd.DataFrame({ '생산날짜': ['20220101','20220105','20220110'], '판매날짜': ['2022-02-01','2022-02-05','2022-02-10'], '제조국': ['한국','일본','중국'], '판매국': ['한국','북한','미국'], '과일': ['사과','바나나','딸기'], '판매수량': [10,20,15], '불량수량': [1,2,1]})# df2df2 = pd.DataFrame({ '생산날짜': ['20220201','20220205','20220210'], '판매날짜': ['2022-03-01','2022-03-05','2022-03-10'], ..
2026. 1. 29.
[pandas] drop으로 특정열, 특정행 삭제
import pandas as pddf = pd.DataFrame()df['생산날짜'] = ['20150401','20140503','20140222','20150306']df['판매날짜'] = ['2024-03-01','2015-11-04','2022-12-01','2020-08-05']df['제조국']=['한국','일본','한국','미국']df['판매국']=['한국','북한','나이지리아','미국']df['과일']=['배','딸기','바나나','사과']df['판매수량']=[10,10,30,40]df['불량수량']=[1,1,3,4]print("Raw Data")print(df)############ dropprint("---------------------")print("1. index 1,2 행 삭제..
2026. 1. 29.
[pandas] string 날짜변환 & 날짜기준 이상,이하 필터링
import pandas as pddf = pd.DataFrame()df['생산날짜'] = ['20150401','20140503','20140222','20150306']df['판매날짜'] = ['2024-03-01','2015-11-04','2022-12-01','2020-08-05']df['제조국']=['한국','일본','한국','미국']df['판매국']=['한국','북한','나이지리아','미국']df['과일']=['배','딸기','바나나','사과']df['판매수량']=[10,10,30,40]df['불량수량']=[1,1,3,4]print("Raw Data")print(df)############날짜기준으로 필터링 하는법print("---------------------")print("1.문자열 날자..
2026. 1. 29.
[pandas] NaN 대신에 다른값 입력방법
import pandas as pddf = pd.DataFrame()fruit= ['배','딸기','바나나','사과']df['제조국']=['한국','일본','한국','미국']df['판매국']=['한국','북한','나이지리아','미국']df['과일']=fruitdf['판매수량']=[10,10,30,40]df['불량수량']=[1,1,3,4]num=len(df)for i in ['배','포도','배']: df.loc[num, '과일'] = i df.loc[num, '판매수량'] = 23 df.loc[num, '제조국'] = '대만' df.loc[num, '불량수량'] = 4 num+=1print("Raw Data")print(df)'''NaN은 “값이 없다 / 정의되지 않았다” 는 ..
2026. 1. 29.
[pandas] astype, to_numeric 형 변환
import pandas as pddf = pd.DataFrame()fruit= ['배','딸기','바나나','사과']df['제조국']=['한국','일본','한국','미국']df['과일']=fruitdf['판매수량']=[10,10,30,40]df['불량수량']=[1,1,3,4]num=len(df)print(num)for i in ['배','포도','배']: df.loc[num, '과일'] = i df.loc[num, '판매수량'] = 23 df.loc[num, '제조국'] = '대만' df.loc[num, '불량수량'] = 4 num+=1print("Raw Data")print(df)print(df['불량수량'])print("---------------------------")..
2026. 1. 28.
[pandas] 조건식, 포함,미포함,이상,이하 필터 출력
import pandas as pddf = pd.DataFrame()fruit= ['배','딸기','바나나','사과']df['제조국']=['한국','일본','한국','미국']df['과일']=fruitdf['판매수량']=[10,10,30,40]df['불량수량']=[1,1,3,4]num=len(df)print(num)for i in ['배','포도','배']: df.loc[num, '과일'] = i df.loc[num, '판매수량'] = 23 df.loc[num, '제조국'] = '대만' df.loc[num, '불량수량'] = 4 num+=1print("Raw Data")print(df)print("---------------------------")print("1. 일치하는것만 ..
2026. 1. 28.
[pandas] loc, iloc 값 바꾸는방법
import pandas as pddf = pd.DataFrame()fruit= ['사과','딸기','바나나','사과']df['과일']=fruitprint(df)for i in ['배','포도','수박']: print(f'len(df):{len(df)}') df.loc[len(df), '과일'] = iprint("---")print(df)df['문자1']='1'df['숫자2']=2print("@@1")print(len(df))print("@@2")print(df)print('-----------')print(df)df.loc[1, '과일'] = 'loc1 변경'df.loc[5, '과일'] = 'loc1 변경'df.loc[100, '과일'] = 'loc100 추가'df.loc['B', '과일']..
2026. 1. 26.
