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|df['mean'] = df<nowiki>[['start', 'high', 'low', 'close']]</nowiki>.mean(axis=1) | |df['mean'] = df<nowiki>[['start', 'high', 'low', 'close']]</nowiki>.mean(axis=1) | ||
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+ | == 각종 통계값 == | ||
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+ | 이외 다양한 함수를 제공하는데, 공식문서를 참고하자. | ||
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2022년 2월 23일 (수) 16:44 판
1 개요
dataframe의 평균, 합을 구한다든가 특정 연산을 수행해야 할 때가 있다. for문으로 일일이 할 수도 있지만, 효율이 그닥 좋진 않다.
2 수치조작
2.1 평균 구하기
의도 | 설명 | 방법 |
---|---|---|
행 평균 구하기 | 각 행 방향의 평균 구하기 | df.mean(axis=1) |
열 평균 구하기 | 각 열에 대한 평균을 구한다. | df.mean(axis=0) |
특정 열 평균 구하기 | df["열이름"].mean(axis=0) | |
특정 행의 특정 열에 대한 평균만 구하기 | 특정 행의 특정 데이터만 연산해서 새로운 열을 추가한다. | df['mean'] = df[['start', 'high', 'low', 'close']].mean(axis=1) |
2.2 각종 통계값
의도 | 설명 | 방법 |
---|---|---|
각 방향으로의 합을 구한다. | axis 옵션으로 방향을 지정한다.
0 : 칼럼 1 : 행 |
df.sum(axis=0) |
누적합 | df.cumsum(axis=0) | |
표준편차 구하기 | df.std(axis=0) | |
분산 구하기 | df.var(axis=0) | |
이외 다양한 함수를 제공하는데, 공식문서를 참고하자.
2.2.1 분산 구하기
의도 | 설명 | 방법 |
---|---|---|
왜도 구하기. df.skew()
첨도 구하기. df.kurtosis()