[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] DataFrame의 데이터 변형 메서드
참고글 : [Python] Pandas - DataFrame[Python] Pandas - DataFrame 관련 메서드 #. 문자열 분리, 결합, 공백 제거 (.split, .join, .strip)# 문자열 분리 : split메서드pro.EMAIL0 captain@abc.net1 sweety@abc.net...14 napeople@jass.com15 silver-her@daum.netName: EMAIL, dtype: object pro.EMAIL.map(lambda x : x.split('@')) # 벡터 연산 불가0 [captain, abc.net] 1 [sweety, abc.net]...14 [napeople, jass.com]15 [silver-her, daum.net]Name: EMAIL, ..