세상은 내가 정하는 대로 세상은 내가 정하는 대로

MACHINE LEARNING:pandas와 친해지기-셋째 날[21.03.03] 4. nan값 처리 -nan 값 없애기 df.dropna(how="any") -nan 값 채우기 df.fillna(value=5) -nan 값 여부 불리언 반환 pd.isna(df)

3. 데이터프레임 고급 인덱싱 * 앞과는 달리, numpy 행렬과 같이 쉼펴를 이용한(행 인덱스, 열 인덱스) 형식의 2차원 인덱싱 지원! =>크게 loc, iloc 있다! 1) loc 인덱서 : 라벨 값 O, 정수 값 X 인덱싱 값 1개만 받는 경우- df.loc[행 인덱스 값] df.loc["a"] -> 시리즈 출력 슬라이스 가능 df.loc["a":"c"] -> 데이터 프레임 출력 리스트 가능 df.loc[["b","d"]] -> 데이터 프레임 출력 불리언 가능 df.loc[df.A>12] -> 데이터 프레임 출력 df.loc[헹 인덱스 값, 열 인덱스 값] df.loc["a","R"] 슬라이스 가능 df.loc["a":,"E"] 리스트 가능 df.loc[["b","d"],["A","F"]] 불리언..

참고: pandas 공식 홈페이지 10 minutes to pandas 데이터사이언스 스쿨 pandas 1. Pandas 클래스 1-1. Series 클래스 : numpy의 '1차원 배열'과 유사, but index 붙일 수 있음! Series=값(values)+인덱스(index) -> 시리즈 생성 시에 value값과 인덱스 값 모두 넣어줘야 함!! s=pd.Series([1,2,3,4],index=["a","b","c","d"]) +) 만약 인덱스 값 지정 x? -> 0부터 시작! ex) pd.Series(range(10,24)) ->데이터 접근 인덱스 접근은 .index로! 값 접근은 .values로! 이름도 붙일 수 있음! 시리즈 데이터 이름 붙이는 건 .name 인덱스 이름 붙이는 건 .index..