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| == 개요 == | | == 개요 == |
| + | 파생변수에 대해 다루는 문서. |
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| dataframe의 평균, 합을 구한다든가 특정 연산을 수행해야 할 때가 있다. for문으로 일일이 할 수도 있지만, 효율이 그닥 좋진 않다. | | dataframe의 평균, 합을 구한다든가 특정 연산을 수행해야 할 때가 있다. for문으로 일일이 할 수도 있지만, 효율이 그닥 좋진 않다. |
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| |<code>df['over_5unit'] = np.where(df['1unit']>df['5unit'], True값, False값)</code> | | |<code>df['over_5unit'] = np.where(df['1unit']>df['5unit'], True값, False값)</code> |
| <nowiki>#</nowiki> 1unit 행의 값이 5unit 행의 값보다 큰 때에만 True값을 넣는다. | | <nowiki>#</nowiki> 1unit 행의 값이 5unit 행의 값보다 큰 때에만 True값을 넣는다. |
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| <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> |
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| |<syntaxhighlight lang="python"> | | |<syntaxhighlight lang="python"> |
| 변수 = np.where( | | 변수 = np.where( |
− | (df['category'] == '값1') | (df['category'] == '값2') | ... , '참값', '거짓값' | + | (df['category'] == '값1') | (df['category'] == '값2') | ... , '참값', '거짓값') |
− | )
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| </syntaxhighlight>위 형태로는 너무 코드가 길어져서... 아래와 같이 축약하곤 한다.<syntaxhighlight lang="python"> | | </syntaxhighlight>위 형태로는 너무 코드가 길어져서... 아래와 같이 축약하곤 한다.<syntaxhighlight lang="python"> |
| 변수 = np.where( | | 변수 = np.where( |
− | df['category'].isin([값1, 값2, ...]) , '참값', '거짓값' | + | df['category'].isin([값1, 값2, ...]) , '참값', '거짓값') |
− | )
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| </syntaxhighlight> | | </syntaxhighlight> |
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| * df.query('조건') # 조건을 문자열 형태로 넣어야 한다. 조건은 일반 if문법을 따라간다. | | * 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. | + | *: 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. | | * 외부 변수를 조건에 활용하려면 <code>df.query('열이름 == @외부변수명')</code> 형태로 @를 사용한다. |
| |} | | |} |
| [[분류:Pandas:DataFrame]] | | [[분류:Pandas:DataFrame]] |