"Pandas:DataFrame:데이터 조작"의 두 판 사이의 차이
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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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[[분류:Pandas:DataFrame]] | [[분류:Pandas:DataFrame]] |
2021년 11월 26일 (금) 14:47 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) |
2.1.1 분산 구하기
의도 | 설명 | 방법 |
---|---|---|
df.var(axis=1) | ||
왜도 구하기. df.skew()
첨도 구하기. df.kurtosis()