[TIL] #1.1.3 Data Manipulation

Pandas

concat

pd.concat([x, y])

• 행을 기준으로 붙이기

pd.concat([x, y], axis = 1)

• 열을 기준으로 붙이기
  
  

merge

df = df.merge(붙일 데이터, how = '방법', on = '기준 feature')

inner-join

• 서로 매칭 되는 것만 붙여 조회 (교집합)
  참고
  참고
  
  

conditioning

condition = (df['feature'] > 0)
df_subset = df[condition]

• () 로 감싸기

df_subset = df[(df['feature'] > 0)]

• condition 변수 설정 없이 바로 사용 가능

isin

df_subset[df_subset['feature'].isin(['value'])]

• 숫자형 값이 기준이 아닌 범주형 데이터를 기준

참고

group by

df_subset.groupby('feature').mean()

• mean : 평균값 구하기

참고

tidy

df = df.melt(id_vars = 'feature', value_vars = ['value1', 'value2'])

• 각 행에 대해서 unique identifier 확인
• 한 개의 'tidy' 한 열에 대해서 포함되어야 할 (기준이 되는) 데이터 선택
  
  

한글 깨짐 해결

참고

더 알고싶은 부분

• 쉼표가 포함 된 문자열 데이터를 쉼표를 지운 숫자형 데이터로 쉽게 바꾸는 방법
• merge