반응형 iterrows 메소드2 Pandas 시작하기: 6 일차, 데이터 정렬 및 요약 데이터 정렬 Pandas에서 데이터를 정렬하는 것은 데이터 분석의 중요한 부분입니다. 이를 통해 데이터를 더 쉽게 이해하고 분석할 수 있습니다. 열 기준 정렬 'sort_value()' 메소드를 사용하여 특정 열을 기준으로 데이터를 정렬할 수 있습니다. 오름차순 또는 내림차순 정렬을 선택할 수 있습니다. # 'Age' 열을 기준으로 오름차순 정렬 sorted_df = df.sort_values(by='Age') sorted_df_desc = df.sort_values(by='Age', ascending=False) 인덱스 기준 정렬 'sort_index()' 메소드를 사용하여 인덱스를 기준으로 데이터를 정렬할 수 있습니다. # 인덱스를 기준으로 오름차순 정렬 sorted_by_index = df.sort.. 2024. 1. 30. [python] Pandas, 데이터프레임 비교하기(pandas.DataFrame.compare()) 데이터프레임의 값을 비교하는 여러가지 방법이 있다. 언듯 생각나는 방법으로는... values, iterrows() 또는 iteritems() method와 반복문을 혼합하여 for loop으로 검토하는 방법과 compare() method를 이용하는 방법이다. 프로그래밍에 익숙하며 사후 관리 영향도를 줄이려면 반복문을 활용하는 방법이 편리한 방법일 것이며, Pandas의 강력한 기능을 최대한 활용하고자 한다면 compare()를 사용하는 것도 좋은 방법이라 판단한다. Pandas가 항상 그렇듯, 엄청나게 많은 기능을 제공하고 있음으로, 자기에게 적합한 기능을 찾고 그를 중심으로 사용하는 것이 정답에 가깝다. 1. compare 사용해보기 데이터 셋을 우선 준비해보자. df는 기본 데이터셋이며, df2는.. 2022. 2. 10. 이전 1 다음 반응형
