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시리즈와 딕셔너리 자료형
시리즈와 딕셔너리 자료형· 시리즈 객체는 라벨 값에 의해 인덱싱이 가능하므로 실질적으로 라벨 값을 키(key)로 가지는 딕셔너리 자료형과 유사합니다.· 딕셔너리 자료형과 비슷하여 딕셔너리 자료형에서 제공하는 in 연산이 가능합니다.· items() 메서드를 사용하면 for 루프를 통해 각 원소의 키(key)와 값(value)을 접근할 수도 있습니다.· 딕셔너리 객체에서 시리즈를 만들 수 있습니다. 딕셔너리의 원소는 순서를 가지지 않으므로 시리즈의 데이터도 순서가 보장되지 않습니다. 만약 순서를 지정하고 싶다면 index 인자를 이용해서 인덱스를 리스트로 지정하면 됩니다. in 연산Series객체안에 인덱스를 인덱스값으로 가진 아이템이 있는지 확인합니다. for k, v in Series객체.items()..
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시리즈 인덱싱
시리즈 인덱싱 · 시리즈는 NumPy 배열에서 사용 가능한 인덱스 방법 이외에도 인덱스 라벨(label)을 이용한 인덱싱도 할 수 있습니다. · 배열 인덱싱이나 인덱스 라벨을 이용한 슬라이싱(slicing)도 가능합니다. · 문자열 라벨(label)을 이용한 슬라이싱(slicing)을 하는 경우에는 콜론(:) 기호 뒤에 오는 인덱스에 해당하는 값은 결과에 포함되지 않으므로 주의해야 합니다.
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데이터프레임 인덱서
데이터프레임 인덱서 쉼표를 사용한 2차원 인덱싱(행 인덱스, 열 인덱스)을 지원하기 위해 여러 인덱서(indexer)를 제공합니다.
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시리즈(Series) vs 데이터프레임(Data-Frame)
시리즈(Series) vs 데이터프레임(Data-Frame)
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DataFrame 구조도
DataFrame 구조도 · DataFrame 객체는 'col0', 'col1', 'col2'라는 세 개의 Series 객체로 구성되는데, · DataFrame 에는 3개의 Series 객체가 있습니다. · 이는 'col0', 'col1', 'col2'라는 키에 각각 대응되는 값이고 이것들을 하나의 파이썬 딕셔너리 객체형태로 다루게 됩니다. · 따라서 'col0', 'col1', 'col2'라는 키를 통해 값에 해당하는 Series 객체에 접근할 수 있습니다.
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notnull()
notnull()인자로 들어온 데이터가 NaN 이면 False NaN이 아니면 True에 해당하는 bool값을 반환합니다. 반환값 설명 True NaN 아님 False NaN 데이터 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.notnull.html