[Today I Learned]
Warm-up
Top 25 pandas tricks
Session - n113
- 데이터 조작(data manipulation) 방법들에 대해 공부했다.
- concat과 merge를 이용하여 데이터프레임을 합치는 방법
- tidy 데이터가 무엇인지, melt와 pivot_table 함수를 통해 데이터를 wide와tidy 형태로 변환하는 법
- isin 활용
- pandas styling
- merge할 때 inner join 외에 다양한 join 방법들에 대해 공부
과제
<과제 하면서 새롭게 배운 내용>
- Concat 안에는 sequence 형태로 합칠 데이터들을 넣어 줘야한다.
- 다양한 데이터프레임의 칼럼명 변경 방법
df_tidy.columns = df_tidy.columns.str.replace('value','Value')
df_tidy.columns = df_tidy.columns.str.replace('variable','Feature')
df_tidy.columns = ['종목명', 'Feature', 'Value']
df_tidy = df_tidy.rename({'variable':'Feature', 'value':'Value'}, axis='columns')
sns.set(font="NanumBarunGothic",
rc={"axes.unicode_minus":False},
style='darkgrid')
- pandas merge의 여러 옵션과 각각 다른 점
- seaborn catplot 그릴 때 col_wrap 옵션은 한 행에 최대 몇개의 그래프까지 작성해줄 수 있는지에 대한 값을 넣어주는 매개변수이다.
Reference
1. DataFrame에서 데이터를 선택하는 방법
2. pipe & chaining
3. Tidy Data
4. ggplot