Pandas - [AI + 웹개발 취업캠프, 정보통신산업진흥원(NIPA)]

요구사항

1. Unnamed:0라고 표기되는 열을 지운다. 단 Unnamed:0라 쓰지말고 새롭게 컬럼 이름을 만들어서 지운다.

(바꾸라는건지 지우라는건지 무슨말인지 이해가 안됩니다..ㅠ
바꾸고 지우라는거면 아래 2번이랑 중복되는거 아닌가요...)

# 컬럼명 바꾸기
csv_data = csv_data.rename(columns={"Unnamed: 0": "바꾼 컬럼명"})
print(csv_data)

   바꾼 컬럼명     name  age  salary
0       0    Alice   25   50000
1       1      Bob   30   60000
2       2  Charlie   35   70000
3       3    james   30  400000
4       4    Alice   25   50000
5       5      Bob   30   60000
6       6  Charlie   35   70000
7       7    james   30  400000

2. 0,1,2,3,4로 보여지는 index 부분을 지운다.

(진짜 인덱스 컬럼을 삭제하라는건 아니고 출력문에 안보이게 숨기라는걸까요?.. 인덱스 컬럼을 실제로 지우는건 못하지 않나요?..)

# 중복되는 인덱스 컬럼 하나 삭제
csv_data.drop("바꾼 컬럼명", axis=1, inplace=True)
print(csv_data)

      name  age  salary
0    Alice   25   50000
1      Bob   30   60000
2  Charlie   35   70000
3    james   30  400000
4    Alice   25   50000
5      Bob   30   60000
6  Charlie   35   70000
7    james   30  400000

3. name에 해당되는 영문 이름을 한글로 바꾼다.

# 영어로 되어있는 name 한국어로 바꾸기
name_mapping = {
    'Alice': '앨리스',
    'Bob': '밥',
    'Charlie': '찰리',
    'James': '제임스'
}

csv_data['name'] = csv_data['name'].map(name_mapping)
print(csv_data)

  name  age  salary
0  앨리스   25   50000
1    밥   30   60000
2   찰리   35   70000
3  NaN   30  400000
4  앨리스   25   50000
5    밥   30   60000
6   찰리   35   70000
7  NaN   30  400000

4. salary에 해당되는 숫자를 000 세자리 단위로 콤마를 넣어서 값을 바꿔 넣는다.

csv_data['salary'] = csv_data['salary'].apply(lambda x: "{:,}".format(x))
print(csv_data)

  name  age   salary
0  앨리스   25   50,000
1    밥   30   60,000
2   찰리   35   70,000
3  NaN   30  400,000
4  앨리스   25   50,000
5    밥   30   60,000
6   찰리   35   70,000
7  NaN   30  400,000

5. 1~4를 처리하고 나서 csv파일로 저장한다.

csv_data.to_csv('my_data2.csv')

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본 후기는 정보통신산업진흥원(NIPA)에서 주관하는 <AI 서비스 완성! AI+웹개발 취업캠프 - 프론트엔드&백엔드> 과정 학습/프로젝트/과제 기록으로 작성 되었습니다.
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