DataFrame.query
데이터프레임 query 메서드를 사용하여 종가(close)가 시가(open)보다 큰 데이터만 가져오세요.
위 데이터프레임에서 종가(close)가 3,000원 이상인 종목만 출력하세요.
query 여러 조건
위 데이터프레임에서 시가(open)가 2,000원 이상이고 종가(close)가 시가(open)이상인 종목을 출력하세요.
query 와 str.startwith
위 데이터프레임에서 종목명(nm)이 'A'로 시작하는 종목만 선택하세요.
query 와 str.contains
위 데이터프레임에서 종목명에 '홀딩스'가 포함된 종목만 선택하세요.
DataFrame filter
다음 데이터프레임에서 filter 메서드를 사용해서 "PER"과 "PBR" 컬럼만 선택하세요.
DataFrame filter 정규식
위 데이터프레임에서 filter 메서드의 정규식을 사용해서 'PER'과 'PBR' 컬럼을 선택하세요.
데이터프레임 filter 정규식 (index)
위 데이터프레임에서 filter 메서드를 사용해서 예상치인 '2022/12(E)'를 제외한 나머지 로우 데이터를 선택하세요.
데이터프레임 filter like
위 데이터프레임에서 "2022"년 데이터만 선택하세요. 2022년 데이터는 인덱스에 '2022'라는 문자열이 포함되어있습니다.
데이터터프레임 위/아래 붙이기 (concat)
df1, df2 데이터프레임을 위/아래 방향으로 연결하세요. (위에 df1이 있고 그 아래에 df2가 있어야합니다.)
예제코드)
columns = ['open', 'high', 'low', 'close']
index1 = [
datetime(2022, 9, 8),
datetime(2022, 9, 7),
datetime(2022, 9, 6),
datetime(2022, 9, 5),
datetime(2022, 9, 2)
]
index2 = [
datetime(2022, 9, 1),
datetime(2022, 8, 31),
datetime(2022, 8, 30),
datetime(2022, 8, 29),
datetime(2022, 8, 26)
]
df1 = pd.DataFrame(data=np.arange(0, 20).reshape(5,4), index=index1, columns=columns)
df2 = pd.DataFrame(data=np.arange(20,40).reshape(5,4), index=index2, columns=columns)
데이터터프레임 위/아래 붙이기 (concat)
위 df1, df2 데이터프레임을 위/아래 방향으로 연결하세요. (위에 df2가 있고 그 아래에 df1가 있어야합니다.)
데이터프레임 좌/우로 붙이기 (concat)
다음 df1, df2 데이터프레임을 좌/우로 붙여 새로운 데이터프레임을 생성하세요.
답:
DataFrame.concat
다음 df1, df2 데이터프레임을 위/아래로 연결하세요. concat 메서드에서 join='outer'를 사용하세요.
DataFrame.concat (join parameter)
위 df1, df2 데이터프레임을 위/아래로 연결하세요. concat 메서드에서 join='inner'를 사용하세요.
pd.concat series
다음 s1, s2 시리즈 객체를 위/아래로 연결하세요.
pd.concat series
다음 s1, s2 시리즈 객체를 좌/우로 연결하세요.
pd.concat & ignore_index
다음 df1, df2를 concat 메서드로 위/아래로 붙일 때 인덱스를 무시하고 연결하세요.
pd.concat (names parameter)
위 df1, df2 데이터프레임을 다음 그림과 같이 연결하세요. 멀티 인덱스 이름을 지정하세요.
pd.concat 멀티인덱스
df1, df2 데이터프레임을 concat 메서드로 위/아래로 연결할 때 다음 그림과 같이 멀티인덱스로 구성하세요.
DataFrame.groupby mean
다음 데이터프레임에서 테마별 PER, PBR의 평균을 계산하세요.
