5. Data Types and Missing Values

6. Renaming and Combining

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5. Data Types and Missing Values

dtype

• dtype
  특정 열의 데이터 타입 확인(reviews.price.dtype)
• dtypes
  모든 열의 데이터 타입 확인(reviews.dtypes)
• astype
  데이터 타입 변경(reviews.points.astype('float64'))

Missing Data

• pd.isnull()/pd.notnull()
  null값 확인(reviews[pd.isnull(reviews.country)])
• fillna()
  null값 대체하기(reviews.region_2.fillna("Unknown"))
• replace()
  값 변경하기(reviews.taster_twitter_handle.replace("@kerinokeefe", "@kerino"))

6. Renaming and Combining

Renaming

• rename()
  이름 변경(reviews.rename(columns={'points': 'score'}))
• rename_axis
  축 이름 변경(구분)(reviews.rename_axis("wines", axis='rows').rename_axis("fields", axis='columns'))

Combining

• concat()
  아래로 데이터 합치기(pd.concat([canadian_youtube, british_youtube]))
• join()
  인덱스 기준으로 합치기(left.join(right, lsuffix='_CAN', rsuffix='_UK'))
  lsuffix=와 rsuffix=는 동일한 열 이름이 있는 경우를 위해 사용
  

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pandas도 완료~
하지만 아직 능숙하게 다루지는 못하겠다.
계속 사용해보면서 익숙해져야지