Python

loc와 iloc은 둘 다 pandas 데이터프레임에서 행이나 열을 선택하는데 사용되는 함수입니다. 그러나 두 함수는 서로 다른 방식으로 데이터를 선택합니다.loc: 라벨 기반의 데이터 선택 방식을 사용합니다. 즉, 행과 열의 라벨(이름)을 기준으로 데이터를 선택합니다

df.groupby('host_name').size()df.host_name.value_counts().sort_index()두가지 방법이 있다. groupby size 는 null 값도 세고value counts 는 null 값 제외df.host_name.value_

선택된 income_category 값을 x로하여 매핑하라values_counts 개수세기sort_index 인덱스로 내림차순 정렬df'newEduLevel' = df.Education_Level.map(lambda x : if 'Graduate' in x else

df.Yr_Mo_Dy = pd.to_datetime(df.Yr_Mo_Dy)Ans = df.Yr_Mo_DyAns = df.Yr_Mo_Dy.dt.year.unique()datetime.date(year, x.month, x.day)는 Python의 내장 모듈인 dateti

pivot과 pivot_table은 두 함수 모두 데이터프레임을 재구성하여 새로운 데이터프레임을 생성하는데 사용되지만, 그들 사이에는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.1\. 기능 차이: pivot 함수는 단순히 데이터프레임을 재구성하는 기능만 제공합니다. 반면, pi

import numpy as npdf2 = df.Fare.sort_values(ascending = False)binsVal = np.arange(0,600,10)binsValplt.hist(df3, bins = binsVal)plt.xlabel('Fare')plt.y

실무 필수 문법