01 다양햔 replace 형태
-01 기본 문자열 메서드
-02 str.replace (벡터화 내장된 문자열 메서드)
-03 pandas 호출 가능한 replace(값 치환 메서드)
02 long <-> wide 변환
-01 unstack
-02 stack
-03 pd.crosstab
-04 pd.pivot_table
01 다양햔 replace 형태
-01 기본 문자열 메서드
- 문자 상수 호출 가능한 메서드
- 정규표현식 전달 불가(무시)
- 문자열 일부 치환/삭제
'abc123'.replace('123','')
'abc123'.replace('\d','')
'abc123'.replace('123','')
Out[8]: 'abc'
'abc123'.replace('\d','')
Out[9]: 'abc123' -02 str.replace (벡터화 내장된 문자열 메서드)
- Series가 호출 가능한 문자열 메서드
- 문자열 일부 치환/삭제
- 정규표현식 전달 가능(regex = True로 설정해야 함)
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
s1 = Series(['abc123', '12345','aaaaa'])
s1
Out[111]:
0 abc123
1 12345
2 aaaaa
dtype: object
s1.str.replace('\d','') # 정규표현식 무시됨(숫자 그대로)
s1.str.replace('\d','') # 정규표현식 무시됨(숫자 그대로)
Out[112]:
0 abc123
1 12345
2 aaaaa
dtype: object
s1.str.replace('\d','',regex = True) # 정규표현식 반영됨(숫자 모두 삭제됨)
s1.str.replace('\d','',regex = True) # 정규표현식 반영됨(숫자 모두 삭제됨)
Out[113]:
0 abc
1
2 aaaaa
dtype: object -03 pandas 호출 가능한 replace(값 치환 메서드)
- Series, DataFrame 호출 가능한 메서드
- 값 치환 메서드: 일치하는 값들에 대해 치환/삭제 처리
- 정규표현식 전달 가능(regex = True로 설정해야 함) => 문자열 메서드로 해석됨
import numpy as np
s1.replace('a','') # 무시
s1.replace('a','') # 무시
Out[115]:
0 abc123
1 12345
2 aaaaa
dtype: object
s1.replace('abc123', np.nan) # abc123값을 NA로 치환
s1.replace('abc123', np.nan) # abc123값을 NA로 치환
Out[116]:
0 NaN
1 12345
2 aaaaa
dtype: object
s1.replace(['abc123','aaaaa'], np.nan) # 동시 치환 가능
s1.replace(['abc123','aaaaa'], np.nan) # 동시 치환 가능
Out[117]:
0 NaN
1 12345
2 NaN
dtype: object
s1.replace('\d', '') # 무시
s1.replace('\d', '') # 무시
Out[118]:
0 abc123
1 12345
2 aaaaa
dtype: object
s1.replace('\d', '', regex = True) # 문자열 일부 치환/삭제 가능(regex = True 설정시)
s1.replace('\d', '', regex = True) # 문자열 일부 치환/삭제 가능(regex = True 설정시)
Out[119]:
0 abc
1
2 aaaaa
dtype: object
# 예) card_history.csv 파일을 읽고 천단위 구분기호(,) 삭제 후 숫자처리
card = pd.read_csv('card_history.csv', encoding = 'cp949')
card
Out[122]:
식료품 의복 외식비 책값 온라인소액결제 의료비
NUM
1 19,400 143,000 8,600 29,000 5,600 19,200
2 22,200 120,400 7,000 26,000 3,300 13,000
3 24,600 88,500 7,500 22,000 7,500 16,600
4 22,300 124,800 7,700 78,000 3,900 28,100
5 31,800 130,100 8,400 25,000 7,700 20,500
6 43,000 118,200 6,300 25,000 4,300 32,500
7 29,400 147,600 10,700 24,000 12,000 26,500
8 29,200 161,900 7,500 33,000 6,300 3,500
9 29,100 134,900 4,600 27,000 7,300 18,700
10 24,000 136,100 8,100 32,000 6,600 24,400
card.set_index('NUM', inplace = True)
card.set_index('NUM', inplace = True)
---------------------------------------------------------------------------
KeyError Traceback (most recent call last)
~\AppData\Local\Temp\ipykernel_27200\1681761336.py in ?()
----> 1 card.set_index('NUM', inplace = True)
~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py in ?(self, keys, drop, append, inplace, verify_integrity)
6140 if not found:
6141 missing.append(col)
6142
6143 if missing:
-> 6144 raise KeyError(f"None of {missing} are in the columns")
6145
6146 if inplace:
6147 frame = self
KeyError: "None of ['NUM'] are in the columns"
# 1) 기본 문자열 메서드
'19,400'.replace(',','')
'19,400'.replace(',','')
Out[125]: '19400'
card.map(lambda x : x.replace(',','')).astype('int')
card.map(lambda x : x.replace(',','')).astype('int')
Out[126]:
식료품 의복 외식비 책값 온라인소액결제 의료비
NUM
1 19400 143000 8600 29000 5600 19200
2 22200 120400 7000 26000 3300 13000
3 24600 88500 7500 22000 7500 16600
4 22300 124800 7700 78000 3900 28100
5 31800 130100 8400 25000 7700 20500
6 43000 118200 6300 25000 4300 32500
7 29400 147600 10700 24000 12000 26500
8 29200 161900 7500 33000 6300 3500
9 29100 134900 4600 27000 7300 18700
10 24000 136100 8100 32000 6600 24400
# 2) str.replace
card.str.replace(',','') # error(DataFrame은 str 호출 불가)
Series만 호출 가능하므로 DataFrame은 'str' 호출이 불가능하다.
따라서 다음과 같은 에러가 발생한다.
card.str.replace(',','') # error(DataFrame은 str 호출 불가)
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
~\AppData\Local\Temp\ipykernel_27200\1147864219.py in ?()
----> 1 card.str.replace(',','') # error(DataFrame은 str 호출 불가)
~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\generic.py in ?(self, name)
6317 and name not in self._accessors
6318 and self._info_axis._can_hold_identifiers_and_holds_name(name)
6319 ):
6320 return self[name]
-> 6321 return object.__getattribute__(self, name)
AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'str'
card.apply(lambda x : x.str.replace(',','')).astype('int') # 정상
card.apply(lambda x : x.str.replace(',','')).astype('int') # 정상
Out[128]:
식료품 의복 외식비 책값 온라인소액결제 의료비
NUM
1 19400 143000 8600 29000 5600 19200
2 22200 120400 7000 26000 3300 13000
3 24600 88500 7500 22000 7500 16600
4 22300 124800 7700 78000 3900 28100
5 31800 130100 8400 25000 7700 20500
6 43000 118200 6300 25000 4300 32500
7 29400 147600 10700 24000 12000 26500
8 29200 161900 7500 33000 6300 3500
9 29100 134900 4600 27000 7300 18700
10 24000 136100 8100 32000 6600 24400
# 3) df.replace
card.replace(',','') # 무시
card.replace(',','') # 무시
Out[129]:
식료품 의복 외식비 책값 온라인소액결제 의료비
NUM
1 19,400 143,000 8,600 29,000 5,600 19,200
2 22,200 120,400 7,000 26,000 3,300 13,000
3 24,600 88,500 7,500 22,000 7,500 16,600
4 22,300 124,800 7,700 78,000 3,900 28,100
5 31,800 130,100 8,400 25,000 7,700 20,500
6 43,000 118,200 6,300 25,000 4,300 32,500
7 29,400 147,600 10,700 24,000 12,000 26,500
8 29,200 161,900 7,500 33,000 6,300 3,500
9 29,100 134,900 4,600 27,000 7,300 18,700
10 24,000 136,100 8,100 32,000 6,600 24,400
card.replace('19,400','') # 완전히 일치하는 값 자체를 치환 기능
'19,400'와 정확하게 일치하는 값 자체를 치환가능하기 때문에 DataFrame 내의 모든 원소가 치환되지 않는다.
card.replace('19,400','') # 완전히 일치하는 값 자체를 치환 기능
Out[130]:
식료품 의복 외식비 책값 온라인소액결제 의료비
NUM
1 143,000 8,600 29,000 5,600 19,200
2 22,200 120,400 7,000 26,000 3,300 13,000
3 24,600 88,500 7,500 22,000 7,500 16,600
4 22,300 124,800 7,700 78,000 3,900 28,100
5 31,800 130,100 8,400 25,000 7,700 20,500
6 43,000 118,200 6,300 25,000 4,300 32,500
7 29,400 147,600 10,700 24,000 12,000 26,500
8 29,200 161,900 7,500 33,000 6,300 3,500
9 29,100 134,900 4,600 27,000 7,300 18,700
10 24,000 136,100 8,100 32,000 6,600 24,400
card.replace(',','',regex = True).astype('int') # 정상
card.replace(',','',regex = True).astype('int') # 정상
Out[131]:
식료품 의복 외식비 책값 온라인소액결제 의료비
NUM
1 19400 143000 8600 29000 5600 19200
2 22200 120400 7000 26000 3300 13000
3 24600 88500 7500 22000 7500 16600
4 22300 124800 7700 78000 3900 28100
5 31800 130100 8400 25000 7700 20500
6 43000 118200 6300 25000 4300 32500
7 29400 147600 10700 24000 12000 26500
8 29200 161900 7500 33000 6300 3500
9 29100 134900 4600 27000 7300 18700
10 24000 136100 8100 32000 6600 24400# [ 연습문제 ]
# oracle_alert_testdb.log 파일을 읽고
df = pd.read_csv('oracle_alert_testdb.log', sep='|', header=None)
df
Out[133]:
0
0 Tue Oct 30 17:43:46 2012
1 Starting ORACLE instance (normal)
2 LICENSE_MAX_SESSION = 0
3 LICENSE_SESSIONS_WARNING = 0
4 Shared memory segment for instance monitoring ...
...
66281 ORA-00312: online log 2 thread 1: '/data/temp4...
66282 ORA-00312: online log 2 thread 1: '/data/temp4...
66283 Sun Nov 23 10:30:44 2014
66284 Errors in file /app/oracle/diag/rdbms/testdb/t...
66285 ORA-25153: Temporary Tablespace is Empty
[66286 rows x 1 columns]
# 주요 에러코드 및 에러내용
# ORA-1109 signalled during: ALTER DATABASE CLOSE NORMAL...
# ORA-00313: open failed for members of log group 1 of thread 1
# 1. 에러코드와 에러내용을 아래 데이터프레임 형식으로 저장
# code error
# 01109 signalled during: ALTER DATABASE CLOSE NORMAL...
# 00313 open failed for members of log group 1 of thread 1
df = df[0].str.extract(r'ORA-(\d+):? (.+)').dropna()
df
Out[135]:
0 1
126 1109 signalled during: ALTER DATABASE CLOSE NORMAL...
252 00313 open failed for members of log group 1 of thre...
253 00312 online log 1 thread 1: '/app/oracle/oradata/te...
254 27037 unable to obtain file status
260 00313 open failed for members of log group 1 of thre...
... ...
66277 00312 online log 2 thread 1: '/data/temp4/redo02_b.log'
66280 16014 log 2 sequence# 14 not archived, no available ...
66281 00312 online log 2 thread 1: '/data/temp4/redo02_a.log'
66282 00312 online log 2 thread 1: '/data/temp4/redo02_b.log'
66285 25153 Temporary Tablespace is Empty
[9812 rows x 2 columns]
df.columns = ['code','error']
df
Out[137]:
code error
126 1109 signalled during: ALTER DATABASE CLOSE NORMAL...
252 00313 open failed for members of log group 1 of thre...
253 00312 online log 1 thread 1: '/app/oracle/oradata/te...
254 27037 unable to obtain file status
260 00313 open failed for members of log group 1 of thre...
... ...
66277 00312 online log 2 thread 1: '/data/temp4/redo02_b.log'
66280 16014 log 2 sequence# 14 not archived, no available ...
66281 00312 online log 2 thread 1: '/data/temp4/redo02_a.log'
66282 00312 online log 2 thread 1: '/data/temp4/redo02_b.log'
66285 25153 Temporary Tablespace is Empty
[9812 rows x 2 columns]
df['code'] = df['code'].str.zfill(5)
df
Out[139]:
code error
126 01109 signalled during: ALTER DATABASE CLOSE NORMAL...
252 00313 open failed for members of log group 1 of thre...
253 00312 online log 1 thread 1: '/app/oracle/oradata/te...
254 27037 unable to obtain file status
260 00313 open failed for members of log group 1 of thre...
... ...
66277 00312 online log 2 thread 1: '/data/temp4/redo02_b.log'
66280 16014 log 2 sequence# 14 not archived, no available ...
66281 00312 online log 2 thread 1: '/data/temp4/redo02_a.log'
66282 00312 online log 2 thread 1: '/data/temp4/redo02_b.log'
66285 25153 Temporary Tablespace is Empty
[9812 rows x 2 columns]
# 2. 가장 많이 출력되는 오라 코드 출력(숫자 5자리)
result = df['code'].mode().iloc[0]
result
Out[141]: '00312'
result = df['code'].value_counts().idxmax()
Out[143]: '00312'
02 long <-> wide 변환
in SQL)
long -> wide : pivot value값 for unstack컬럼 in (값1, 값2, ...)
wide -> long : unpivot for in (컬럼1, 컬럼2, ..)
in R)
long -> wide : reshape2::decast
wide -> long : reshape2::melt
in Python)
long -> wide : df.unstack()
wide -> long : df.stack()
파이썬은 멀티인덱스들간의 조정, 즉, 인덱스의 하위레벨이 펼쳐지는 느낌이 있다.
sql과 r이 컬럼 중심이면 파이썬은 인덱스 중심의 느낌이다.
-01 unstack
import pandas as pd
emp = pd.read_csv('emp.csv')
emp.untack(level = -1, # unstack 할 level 지정(default : 가장 최하위 레벨 선택)
fill_value = np.nan) # 자리를 채울값
emp.groupby(['JOB','DEPTNO'])['SAL'].sum().unstack()
emp.groupby(['JOB','DEPTNO'])['SAL'].sum().unstack()
Out[5]:
DEPTNO 10 20 30
JOB
ANALYST NaN 6000.0 NaN
CLERK 1300.0 1900.0 950.0
MANAGER 2450.0 2975.0 2850.0
PRESIDENT 5000.0 NaN NaN
SALESMAN NaN NaN 5600.0
emp.groupby(['JOB','DEPTNO'])['SAL'].sum().unstack(fill_value = 0)
emp.groupby(['JOB','DEPTNO'])['SAL'].sum().unstack(fill_value = 0)
Out[6]:
DEPTNO 10 20 30
JOB
ANALYST 0 6000 0
CLERK 1300 1900 950
MANAGER 2450 2975 2850
PRESIDENT 5000 0 0
SALESMAN 0 0 5600
emp.groupby(['JOB','DEPTNO'])['SAL'].sum().unstack(level = 0)
emp.groupby(['JOB','DEPTNO'])['SAL'].sum().unstack(level = 0)
Out[7]:
JOB ANALYST CLERK MANAGER PRESIDENT SALESMAN
DEPTNO
10 NaN 1300.0 2450.0 5000.0 NaN
20 6000.0 1900.0 2975.0 NaN NaN
30 NaN 950.0 2850.0 NaN 5600.0
# ex)
df1 = pd.read_csv('melt_ex.csv')
df1.head()
df1
Out[152]:
year mon latte americano mocha
0 2000 1 400 482 298
1 2000 2 401 483 299
2 2000 3 402 484 300
3 2000 4 403 485 301
4 2000 5 404 486 302
5 2000 6 405 487 303
6 2000 7 406 488 304
7 2000 8 407 489 305
8 2000 9 408 490 306
9 2000 10 409 491 307
10 2000 11 410 492 308
df1.set_index(['year','mon']).unstack() # unstack은 요약기능이 없음
df1.set_index(['year','mon']).unstack() # unstack은 요약기능이 없음
Out[153]:
latte americano \
mon 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1
year
2000 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 482
2001 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 494
mocha \
mon 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3
year
2000 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 298 299 300
2001 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 310 311 312
mon 4 5 6 7 8 9 10 11 12
year
2000 301 302 303 304 305 306 307 308 309
2001 313 314 315 316 317 318 319 320 321
df1.set_index(['year','mon']).sum(axis=1).unstack() # 먼저 요약후(판매량 총합) 교차표 생성
df1.set_index(['year','mon']).sum(axis=1).unstack() # 먼저 요약후(판매량 총합) 교차표 생성
Out[154]:
mon 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
year
2000 1180 1183 1186 1189 1192 1195 1198 1201 1204 1207 1210 1213
2001 1216 1219 1222 1225 1228 1231 1234 1237 1240 1243 1246 1249 -02 stack
df1.stack(level = -1,
dropna = True)
df1
df1
Out[156]:
latte americano mocha
year mon
2000 1 400 482 298
2 401 483 299
3 402 484 300
4 403 485 301
5 404 486 302
6 405 487 303
7 406 488 304
8 407 489 305
9 408 490 306
10 409 491 307
11 410 492 308
12 411 493 309
2001 1 412 494 310
df1 = df1.set_index(['year','mon'])
df1 = df1.set_index(['year','mon'])
---------------------------------------------------------------------------
KeyError Traceback (most recent call last)
~\AppData\Local\Temp\ipykernel_27200\3114356990.py in ?()
----> 1 df1 = df1.set_index(['year','mon'])
~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py in ?(self, keys, drop, append, inplace, verify_integrity)
6140 if not found:
6141 missing.append(col)
6142
6143 if missing:
-> 6144 raise KeyError(f"None of {missing} are in the columns")
6145
6146 if inplace:
6147 frame = self
KeyError: "None of ['year', 'mon'] are in the columns"
df1.stack().reset_index()
df1.stack().reset_index() # 기존 컬럼들이 index의 최하위 level로 배치됨
Out[158]:
year mon level_2 0
0 2000 1 latte 400
1 2000 1 americano 482
2 2000 1 mocha 298
3 2000 2 latte 401
4 2000 2 americano 483
.. ... ... ... ...
67 2001 11 americano 504
68 2001 11 mocha 320
69 2001 12 latte 423
70 2001 12 americano 505
71 2001 12 mocha 321
[72 rows x 4 columns] -03 pd.crosstab
pd.crosstabl(index, # index 배치 대상
columns, # columns 배치 대상
values=None, # 교차표에 표현할 대상
aggfun=None, # 요약함수
margins : 'bool' = False, # 마진 출력 여부
margins_name : 'Hashable' = 'All', # 마진 이름
dropna : True) # NA 제거 여부
ex) emp에서 job, deptno별 sal 총합 교차표 출력
pd.crosstab(emp['JOB'], emp['DEPTNO']) # 독립성 검정 시 필요한 교차표 형태 (도수)
pd.crosstab(emp['JOB'], emp['DEPTNO']) # 독립성 검정 시 필요한 교차표 형태(교차빈도)
Out[159]:
DEPTNO 10 20 30
JOB
ANALYST 0 2 0
CLERK 1 2 1
MANAGER 1 1 1
PRESIDENT 1 0 0
SALESMAN 0 0 4
pd.crosstab(emp['JOB'], emp['DEPTNO'], emp['SAL'], aggfunc = 'sum') # 급여 총합에 대한 교차표
pd.crosstab(emp['JOB'], emp['DEPTNO'], emp['SAL'], aggfunc='sum') # 급여 총합에 대한 교차표
Out[160]:
DEPTNO 10 20 30
JOB
ANALYST NaN 6000.0 NaN
CLERK 1300.0 1900.0 950.0
MANAGER 2450.0 2975.0 2850.0
PRESIDENT 5000.0 NaN NaN
SALESMAN NaN NaN 5600.0
무조건 독립적이다/ 독립적이지 않다라고 말하는 것이 아니라 독립성 검정 결과 ~ 하였다. 라고 말해야 한다.
-04 pd.pivot_table
emp.pivot_table(values=None,
index=None,
columns=None,
aggfunc='mean',
fill_value=None,
margins: 'bool' = False,
dropna: 'bool' = True,
margins_name= 'All')
# ex) emp에서 job, deptno별 sal 총합 교차표 출력
emp.pivot_table(index='DEPTNO', columns='JOB', values = 'SAL') # 평균 리턴
emp.pivot_table(index='DEPTNO', columns = 'JOB', values='SAL') # 평균 리턴
Out[161]:
JOB ANALYST CLERK MANAGER PRESIDENT SALESMAN
DEPTNO
10 NaN 1300.0 2450.0 5000.0 NaN
20 3000.0 950.0 2975.0 NaN NaN
30 NaN 950.0 2850.0 NaN 1400.0
emp.pivot_table(index='DEPTNO', columns='JOB', values = 'SAL', aggfunc = 'sum') # 총합 리턴
emp.pivot_table(index='DEPTNO', columns = 'JOB', values='SAL', aggfunc = 'sum') # 총합 리턴
Out[162]:
JOB ANALYST CLERK MANAGER PRESIDENT SALESMAN
DEPTNO
10 NaN 1300.0 2450.0 5000.0 NaN
20 6000.0 1900.0 2975.0 NaN NaN
30 NaN 950.0 2850.0 NaN 5600.0
# ex) student.csv 파일을 읽고 성별(남자, 여자) 학년별 키 평균을 갖는 교차표 출력
pd.set_option('display.max_columns', None)
std = pd.read_csv('student.csv', encoding = 'cp949')
std
std
Out[165]:
STUDNO NAME ID GRADE JUMIN BIRTHDAY \
0 9411 이진욱 75true 4 7510231901810 1975/10/23 00:00:00
1 9412 서재수 pooh94 4 7502241128467 1975/02/24 00:00:00
2 9413 이미경 angel000 4 7506152123648 1975/06/15 00:00:00
3 9414 김재수 gunmandu 4 7512251063421 1975/12/25 00:00:00
4 9415 박동호 pincle1 4 7503031639826 1975/03/03 00:00:00
5 9511 김신영 bingo 3 7601232186327 1976/01/23 00:00:00
6 9512 신은경 jjang1 3 7604122298371 1976/04/12 00:00:00
7 9513 오나라 nara5 3 7609112118379 1976/09/11 00:00:00
8 9514 구유미 guyume 3 7601202378641 1976/01/20 00:00:00
9 9515 임세현 shyun1 3 7610122196482 1976/10/12 00:00:00
10 9611 일지매 onejimae 2 7711291186223 1977/11/29 00:00:00
11 9612 김진욱 samjang7 2 7704021358674 1977/04/02 00:00:00
12 9613 안광훈 nonnon1 2 7709131276431 1977/09/13 00:00:00
13 9614 김문호 munho 2 7702261196365 1977/02/26 00:00:00
14 9615 노정호 star123 2 7712141254963 1977/12/14 00:00:00
15 9711 이윤나 prettygirl 1 7808192157498 1978/08/19 00:00:00
16 9712 안은수 silverwt 1 7801051776346 1978/01/05 00:00:00
17 9713 인영민 youngmin 1 7808091786954 1978/08/09 00:00:00
18 9714 김주현 kimjh 1 7803241981987 1978/03/24 00:00:00
19 9715 허우 wooya2702 1 7802232116780 1978/02/23 00:00:00
TEL HEIGHT WEIGHT DEPTNO1 DEPTNO2 PROFNO
0 055)381-2158 180 72 101 201.0 1001.0
1 051)426-1700 172 64 102 NaN 2001.0
2 053)266-8947 168 52 103 203.0 3002.0
3 02)6255-9875 177 83 201 NaN 4001.0
4 031)740-6388 182 70 202 NaN 4003.0
5 055)333-6328 164 48 101 NaN 1002.0
6 051)418-9627 161 42 102 201.0 2002.0
7 051)724-9618 177 55 202 NaN 4003.0
8 055)296-3784 160 58 301 101.0 4007.0
9 02)312-9838 171 54 201 NaN 4001.0
10 02)6788-4861 182 72 101 NaN 1002.0
11 055)488-2998 171 70 102 NaN 2001.0
12 053)736-4981 175 82 201 NaN 4002.0
13 02)6175-3945 166 51 201 NaN 4003.0
14 051)785-6984 184 62 301 NaN 4007.0
15 055)278-3649 162 48 101 NaN NaN
16 02)381-5440 175 63 201 NaN NaN
17 031)345-5677 173 69 201 NaN NaN
18 055)423-9870 179 81 102 NaN NaN
19 02)6122-2345 163 51 103 NaN NaN
# 성별 컬럼 생성)
# 1) 딕셔너리를 사용한 매핑
std['JUMIN'].astype('str').str[6].replace({'1':'남자','2':'여자'})
std['JUMIN'].astype('str').str[6].map({'1':'남자','2':'여자'})
Out[166]:
0 남자
1 남자
2 여자
3 남자
4 남자
5 여자
6 여자
7 여자
8 여자
9 여자
10 남자
# 2) np.where
import numpy as np
std['성별'] = np.where(std['JUMIN'].astype('str').str[6] == '1','남자','여자')
▲ 위와 같은 결과
# 3) map + lambda
std['JUMIN'].map(lambda x : '남자' if str(x)[6] == '1' else '여자')
▲ 위와 같은 결과
# 교차표 작성)
std.pivot_table('HEIGHT', '성별', 'GRADE').fillna(0)
std.pivot_table('HEIGHT', '성별', 'GRADE').fillna(0)
Out[170]:
GRADE 1 2 3 4
성별
남자 175.666667 175.6 0.0 177.75
여자 162.500000 0.0 166.6 168.00
std.pivot_table('HEIGHT', '성별', 'GRADE', fill_value=0)
std.pivot_table('HEIGHT', '성별', 'GRADE', fill_value=0)
Out[171]:
GRADE 1 2 3 4
성별
남자 175.666667 175.6 0.0 177.75
여자 162.500000 0.0 166.6 168.00'아이티윌_데이터 분석 55기 > 강의내용 필기_Python' 카테고리의 다른 글
| # 14 14일차_시각화(scatter, bar, pie, hist) (0) | 2026.05.29 |
|---|---|
| #9 9일차_ multi - level index 실습 (0) | 2026.05.21 |
| #8 8일차_빈도수 / 유일값 확인, 중복값 처리, shift, multi-level index (0) | 2026.05.20 |
| #7 7일차_논리연산자/포함연산자, pandas index 설정, pandas 정렬, 벡터화 내장된 문자열 메서드, idxmax / idxmin (0) | 2026.05.19 |
| #6 6일차_pd의 행·열 결합 / 수학 및 통계 함수·메서드 / 결측치 처리 (0) | 2026.05.18 |