[Python 정리] 데이터 가공
#. 색인 (.np.ix_, .iloc, .loc) *# 슬라이스 색인 (얕은 복사, 원본 갱신) - 1차원 : ar[n:m] # n~m-1 - 2차원 : arr[:2] # 행 우선 (n~1행) arr[:2, 1:] # (n~1행, 1~m열) # 다차원 색인 - arr[[1,5,3], [2,6,4]] # point 색인 (1,2), (5,6), (3,4) - arr[[1,5,3], [:,[2,6,4]] # 1,5,3행의 2,6,4열 # np.ix_() 함수 색인 - arr[np.ix_([1,5,3], [2,6,4])] # 1,5,3행의 2,6,4열 (np.ix_ 함수 : 위치 값으로 전달) # iloc[] 정수 색인 - df.iloc[0,:] # 0번째 행 - df.iloc[:,0] # 0번째 열 - d..
[Python] Pandas - DataFrame 관련 메서드
참고글[Python] Pandas - Series [Python] Pandas - DataFrame[Python] DataFrame 그룹 함수 적용(map,apply,applymap) # 행/열 전치 (T 메서드)fruits.T 0 1 2 3nameapplemango bananacherryprice2000 150 500 400qty 5 4 10 NaN # 연산 (add, sub, div, mul 메서드)# NA 처리 가능한 연산 메서드 df1 = DataFrame({'a':[1,2,3], 'b':[10,NA,20]})a b0 1 10.01 2 NaN2 3 20.0 df2 = DataFrame({'b':[1,2,3], 'c':[10,NA,20]}, index = [0,1,3])b c0 1 10.01 2 N..