apply()- 특정 컬럼값 변경할 때 사용 가능
- 인자로 함수를 넘길 수 있다
- ex:)
df.apply(func, axis=0) - 데이터프레임의 열이 함수의 인자로 들어온다
axis옵션- 0: 열
- 1: 행
- 첫번째 행과 열에 대해서는 두 번 호출(for 최적화)
- 반환값으로 인자로 받았던 데이터프레임을 넘기면 값 수정이 가능하다
어려운 부분이므로 강의 복습 꼭 할 것(pandas 라이브러리로 실제 데이터 전처리하기2)
split()- 인자는 구분자
- 구분자에 따라 문자열을 나눠서 리스트로 반환한다
lstrip()- 인자의 문자가 나올때까지 왼쪽에서부터 제거
- 오른쪽에서부터 제거하려면
rstrip()
replace()- 첫번째 인자는 대상 문자, 두번째 인자는 적용할 문자
groupby()- 인자는 중복될 컬럼명
- 중복되는 컬럼을 하나의 값으로 묶는다
- 평균, 합...
- 반환된 데이터프레임에는 인자의 컬럼이 인덱스가 된다
- 데이터 전처리
- raw 데이터를 내가 원하는 형태로 가공하는 과정
listdir- OS 라이브러리
- 인자로 받은 경로의 파일들을 리스트로 반환
keep_default_na=False- 결측치와 유사하지만 결측치가 아닌 값에 대한 처리
- ex:)
NA na_values=''와 함께 사용하여 공백 값에 대해서만 결측치로 인정
- 복합 조건
- and:
& - or:
|
- and:
- 컬럼 리스트 변수로 저장하기
.columns.tolist()
- rename
df = df[컬럼 리스트 변수명]
- numpy 랜덤 행렬 만들기
np.random.rand(행, 열)- 데이터 프레임에 적용
pd.DataFrame(np.random.rand(행,열), columns=['A','B'])```
- google matrial palette
- 여러 색상표 확인 가능
- layout 변수들
plot_bgcolor- 그래프 배경색 변경
showticklabels:True- 축 제목 설정
dtick- 축 단위 설정
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