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df.loc[행] df.loc[행, 열] df.loc[행이름 또는 번호] . 결과가 Pandas 의 Series 형태로 반환 df.loc[[행목록]] . 결과가 Pandas 의 DataFrame 형태로 반환 . 2개 이상의 열을 가져올 때는 리스트 형태로 묶어서 지정 . 가령 df.loc[["aa", "bb", "cc",....]] : 괄호를 두번 싸서 불러오면 표(데이터프레임) 형태로 나옴 . 1개의 행을 2차원 리스트로 지정할 때에도 DataFrame 형태로 반환

카테고리 없음 2020. 5. 16. 16:45

df[열이름] . 결과가 Pandas 의 Series 형태로 반환 가령df.["aa"] : 그냥 불러오면 시리즈 형태로 좌르륵 나옴 df[[열목록]] . 결과가 Pandas 의 DataFrame 형태로 반환 . 2개 이상의 열을 가져올 때는 리스트 형태로 묶어서 지정 . 가령 df.[["aa", "bb", "cc",....]] : 괄호를 두번 싸서 불러오면 표(데이터프레임) 형태로 나옴 . 1개의 열을 2차원 리스트로 지정할 때에도 DataFrame 형태로 반환

파이썬 2020. 5. 16. 16:12

df["aa","bb"] 로 했을 때 에러 발생 2개 이상의 여러개 칼럼 가지고 올 때 에러가 나는 이유는 리스트 형태로 불러오지 않아서임 [[aa]] 형태로 불러와야 함 [문제] KeyError: ('aa', 'bb') ​ [해결] df[["aa","bb"]]

파이썬 2020. 5. 16. 16:09

# 컬럼명에 "AA", "BB" "CC"... 가 있을 때 해당되는 컬럼만 찾아와서 cols_code 라는 변수에 담아준다 # 특정 단어 하나라도 포함 찾고 싶으면 | 로 구분해준다 cols_code = cols[cols.str.contains("AA|BB|CC|")] cols_code cols_code # 특정 단어 동시 포함을찾고 싶으면 & 로 구분해준다. cols_code = cols[cols.str.contains("AA&BB&CC&")] cols_code cols_code

파이썬 2020. 5. 16. 15:26

# 디폴트 값으로 axis 안 써도 행기준 줄 삭제 (axis=0) df.drop([인덱스(행) A], [인덱스(행) B], [인덱스(행) C]..., axis=0) # axis = 1 로 쓰면 열 기준 줄 삭제 df.drop([칼럼명(열) A], [칼럼명(열) B], [칼럼명(열) C]..., axis=1) 일일이 A, B, C 로 안 써주고 대표 이미지처럼 A,B,C 를 모아놓은 집합체만 딱 써도 된다. df.drop(not_use_col, axis=1)

파이썬 2020. 5. 16. 14:41

# 결측치가 많은 순으로 내림차순 정렬 # 윗줄부터 5줄만 가져오기 # not_use 변수에 담기 # not_use 변수에 담긴 인덱스(목차)값만 추출해서 not_use_col 이라는 변수에 담기 not_use = n.sort_values(ascending=False).head(9) not_use_col = not_use.index not_use_col

파이썬 2020. 5. 16. 14:28

# 결측치가 많은 값부터 내림차순으로 그려지도록 하기 # barh로 그리기 # 그래프 사이즈 조정해주기 null.sort_values().plot.barh(figsize=(12, 10))

파이썬 2020. 5. 16. 13:52

null = df.isnull().sum() null

파이썬 2020. 5. 16. 13:43