D-29-SQL분석

1. apply()

: apply는 series에 일괄적으로 함수를 적용시킬때 쓸 수 있다.

2. drop()

df2 = df2.drop("상품군별(2)", axis = 'columns')
==
df2.drop("상품군별(2)", axis = 'columns', inplace = True) 

3. lambda, replace()

df2['date'] = df2['date'].apply(lambda x : x.replace(" p)", ""))
# apply : 컬럼에 함수 적용
# lambda : 함수를 def를 이용해 작성하지 않아도 변경 가능 
# replace : string 타입 변경 

4. 파일 저장

df2.to_csv("preprocess.csv", encoding = 'cp949', index = False)
#저장할때도 encoding이 필요합니다 
#index = False 옵션을 주면 저장시 인덱스 빼고 저장, 옵션 안주면 unnamed 라는 불필요한 컬럼이 파일에 추가됨!!!

5. 절대경로, 상대경로

6. os 파이썬 라이브러리

import os
os.getcwd() #현재 파이썬이 실행되는 폴더경로

os.listdir('path') # 해당 경로에 있는 파일들을 리스트로 가져옴

os.mkdir() #폴더생성

os.path.join(src, file_ls[0]) #경로만들기

7. pivot vs pivot_table

• pivot -> 배치O, 집계X
• pivot_table -> 배치O, 집계O

8. concat()

pd.concat([Dataframe1, Dataframe2])
# 같은 형식인데 파일 여러개 일때 합치기 좋음