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Pandas(판다스) 기본 실습 - 5 ( 정렬 / Aggregation / GroupBy ) / NaN 데이터 처리 / .apply() lambda )

정렬 DataFrame과 Series를 정렬하는 데에는 .sort_values() 함수를 사용한다. 해당 함수는 DataFrame과 Series에서 특정 칼럼의 값으로 정렬을 하는 경우에 사용한다. 파라미터 : by / ascending / inplace by : 어떤 칼럼의 데이터 값을 기준으로 정렬을 할 것인지에 대해서 해당 열의 이름을 인자로 넣어준다. ascending(= True) : 디폴트 값이 True이고 True로 한다면 오름차순으로, False는 내림차순으로 정렬한다. inplace : 이전의 함수들과 동일한 역할을 하는 파라미터이므로 별도의 설명을 생략한다. import pandas as pd import numpy as np titanic_df = pd.read_csv('train.c..
데이터 분석 & 시각화/Pandas 2020. 8. 23. 15:02
Machine Learning 관련 패키지 : Pandas (파이썬 머신러닝 완벽 가이드) - 2

불린 인덱싱 매우 편리한 데이터 추출 방식이다. iloc[ ], loc[ ] 을 사용하기 보다는 불린 인덱싱을 이용하여 데이터를 가져오는 경우가 더 많다. Why? 데이터 세트의 데이터 수는 일일이 수작업으로 인덱스를 적어서 처리하기에는 너무 많다. 따라서, 조건을 확인하고 인덱스를 적기보다는 해당 조건을 만족하는 데이터들을 바로 추출하는 불린 인덱싱을 이용하는 것이다. loc[ ] 을 사용하면서도 불린 인덱싱을 할 수 있다. ex> #두 코드는 동일한 기능을 가지고 있다. titanic_df[titanic_df['Age'] > 60][['Name','Age']] titanic_df.loc[titanic_df['Age'] > 60, ['Name','Age']] ※ 복수개의 조건들을 사용하는 경우 [ ](..
데이터 분석 & 시각화/Pandas 2020. 7. 27. 17:29