D-66-데이터분석

Dataframe

1. T
   

2. fillna()
   

df.fillna('값') -> 모든 컬럼 값 중 nan 값에 해당값 적용
df.fillna({'컬럼명':'값'}) -> 특정 컬럼 값 중 nan 값에 해당 값 적용
df.fillna({'이름':'홍길동','나이':df['나이'].mean().astype(int)}) 
-> 이름컬럼의 nan 값에는 '홍길동' , 나이컬럼의 nan 값에는 나이컬럼의 평균값을 적용

3. dropna()
   

df.dropna(subset=['이름','나이']) -> 이름, 나이 컬럼에 대해서 nan 값이 있는 행 삭제

4. reset_index()
   

df.reset_index() -> 기존 index는 컬럼으로 이동
df.reset_index(drop=True) -> 기존 index 삭제

5. 인덱싱/슬라이싱

- df[행][열] 
- loc[행,열]
- iloc[행,열]

- df['col'] -> series 로 반환
- df[['col','col1',...]] -> dataframe 으로 반환

6. sort_values()

df.sort_values(by=['나이','이름'], ignore_index=True) 
-> ignore_index=True 주면 인덱스 0 부터 초기화