"Pandas:DataFrame:데이터 조작"의 두 판 사이의 차이

Pywiki
둘러보기로 가기 검색하러 가기
26번째 줄: 26번째 줄:
 
|df['mean'] = df<nowiki>[['start', 'high', 'low', 'close']]</nowiki>.mean(axis=1)
 
|df['mean'] = df<nowiki>[['start', 'high', 'low', 'close']]</nowiki>.mean(axis=1)
 
|}
 
|}
 +
 +
=== 분산 구하기 ===
 +
{| class="wikitable"
 +
!의도
 +
!설명
 +
!방법
 +
|-
 +
|
 +
|
 +
|df.var(axis=1)
 +
|-
 +
|
 +
|
 +
|
 +
|}
 +
왜도 구하기. df.skew()
 +
 +
첨도 구하기. df.kurtosis()
 
[[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()