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→Dataframe 행간 연산
|}
|}
= Dataframe 행간 연산 =
= Dataframe 조건 연산 =
=== numpy.where 사용 ===
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
!의도
!의도
<code>df['열'] = np.where(조건, 참, np.where(조건, 참2, 거짓))</code>
<code>df['열'] = np.where(조건, 참, np.where(조건, 참2, 거짓))</code>
|-
|다중연산
|특정 범주 안에 들어있는가 파악하기.
|<syntaxhighlight lang="python">
변수 = np.where(
(df['category'] == '값1') | (df['category'] == '값2') | ... , '참값', '거짓값'
)
</syntaxhighlight>위 형태로는 너무 코드가 길어져서... 아래와 같이 축약하곤 한다.<syntaxhighlight lang="python">
변수 = np.where(
df['category'].isin([값1, 값2, ...]) , '참값', '거짓값'
)
</syntaxhighlight>
|}
=== dataframe 행 추출(조건 추출) ===
df.query() 활용.
{| class="wikitable"
!의도
!설명
!방법
|-
|조건 추출
|특정 조건에 해당하는 데이터프레임의 행을 추출한다.
&, |, in, >, >= 등 일반적으로 사용하는 연산자 사용 가능.
조건에 외부변수를 사용하려면 @변수명 형태로 기입한다.
|
* df.query('조건') # 조건을 문자열 형태로 넣어야 한다. 조건은 일반 if문법을 따라간다.
* 예시) <code>df.query('열이름 == 1')</code> # 해당 열에서 1 값을 갖는 행만 뽑아낸다.
* 외부 변수를 조건에 활용하려면 <code>df.query('열이름 == @외부변수명')</code> 형태로 @를 사용한다.
|}
|}
[[분류:Pandas:DataFrame]]
[[분류:Pandas:DataFrame]]