편집
1,408
번
바뀜
둘러보기로 가기
검색하러 가기
1번째 줄:
1번째 줄: + + 110번째 줄:
112번째 줄: − 118번째 줄:
119번째 줄: − + − ) − + − ) 142번째 줄:
141번째 줄: − +
→개요
== 개요 ==
== 개요 ==
파생변수에 대해 다루는 문서.
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.
|<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.
<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>
|<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')
</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')
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>
|}
|}
|
|
* 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]]