[미래유망 2025-04-07(문제풀이)]

시리즈 데이터 타입 변경

시리즈 객체의 데이터 타입을 숫자 타입으로 변경해보세요.

import numpy as np
from pandas import Series 

data = ["100", "200", "300"]
index = ["철수", "영희", "아름"]
s = Series(data, index)
print(s.astype(np.int32)) # astype으로 데이터 타입 변경

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Count

다음 시리즈 객체가 있을 때 null이 아닌 값의 개수를 출력하세요.

import numpy as np
from pandas import Series 

data = [1, 2, 3, 4, np.nan]
s = Series(data=data)

print(s.isna().sum()) #안에 있는지 확인하는 함수 + 더하기 함수

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시리즈 문자열 replace

다음 시리즈 객체는 문자열 타입의 데이터가 저장돼 있습니다.
str.replace 함수를 사용하여 컴마를 제거한 후 데이터를 int32 타입으로 변환해보세요.

data = ["100,000", "200,000", "300,000"]
index = ["철수", "영희", "아름"]
s = Series(data, index)
s1 = s.str.replace(',', '')
s1.astype("int32")
print(s1)

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시리즈 문자열 인덱싱

다음과 같은 시리즈 객체가 있을 때 values에서 '세'라는 문자열을 제거한 후 데이터를 'int32' 타입으로 변환해보세요.

import numpy as np
from pandas import Series 

s = Series(["30세", "40세", "50세"], index=["김대리", "이과장", "박차장"])
s1 = s.str.replace('세', '') # s1 = s1 = s.str[:-1](이것도 가능)
s1.astype("int32") 
s1

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reindex

다음 시리즈 객체의 인덱스를 ['a', 'b', 'c', 'd']로 재정렬하세요.

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=["d", "c", "a", "b"])
s = s.sort_index() # sort_index로 간단하게 해결
print(s)

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index 변경

다음 시리즈 객체의 인덱스를 월-일 형태(년도 제거)로 변경하세요.

import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3], index=['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'])

s.index = s.index.str[5:]
print(s)

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datatime

다음 시리즈 객체의 인덱스를 datetime(Timestamp) 타입으로 변경하세요.

import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3], index=['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'])
s.index = pd.to_datetime(s.index)
print(s)

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dropna

다음 시리즈 객체에서 NaN 값을 제거하세요.

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, np.nan])
s = s.dropna().astype("int32") # dropna로 지움
print(s)

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Series.map

시리즈의 맵 메서드를 사용하여 시리즈 객체에서 콤마를 제거하세요.

s = pd.Series(["1,234", "5,678", "9,876"])

def remove_comma( x ):
    return x.replace(',', '')

s.map( remove_comma )

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Series.apply

시리즈 객체의 apply 메서드를 사용하여 상용 로그(자연수 10을 밑으로 한 로그) 값을 구하세요.

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series([10, 100, 1000])
s.apply(np.log10) # log함수가 있음 # log함수가 있음

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