python_pandas_7 - 8BitsCoding/RobotMentor GitHub Wiki

• 유투부

import pandas as pd

friends = [{'name': 'John', 'age': 15, 'job': 'student'},
            {'name': 'Ben', 'age': 25, 'job': 'delveloper'},
            {'name': 'Jenny', 'age': 30, 'job': 'teacher'}]

df = pd.DataFrame(friends, columns = ['name', 'age', 'job'])

df['salary'] = 0

새로운 열을 추가

import numpy as np

df['salary'] = np.where(df['job'] != 'student', 'yes', 'no')

job이 student면 salary가 no로 표기

friends = [{'name': 'John', 'midtern': 95, 'final': 85},
            {'name': 'Ben', 'midtern': 85, 'final': 80},
            {'name': 'Jenny', 'midtern': 30, 'final': 10}]

df = pd.DataFrame(friends, columns = ['name', 'midtern', 'final'])

df['total'] = df['midtern'] + df['final']

total이라는 새로운 열을 추가하고 연산을 한다.

df['average'] = df['total'] / 2

grades = []

for row in df['average']:
    if row >= 90:
        grades.append('A')
    elif row >= 80:
        grades.append('B')
    else:
        grades.append('F')

df['grade'] = grade

리스트롤 통해서 학점주기

def pass_or_fail(row):
    if row != 'F':
        return "Pass"
    else :
        return "Fail"

df.grade = df.grade.apply(pass_or_fail)

함수도 적용이 가능하다.

data_list = [
    {
        'yyyy-mm-dd' : '2000-06-27'
    }.
    {
        'yyyy-mm-dd' : '2007-10-27'
    }
]

df = pd.DataFrame(data_list, columns = ['yyyy-mm-dd'])

def extrack_year(row):
    return row.split('-')[0]

df['year'] = df['yyyy-mm-dd'].apply(extrack_year)

데이터를 특정 기준으로 파싱이 가능하다.

friends = [{'name': 'John', 'midtern': 95, 'final': 85},
            {'name': 'Ben', 'midtern': 85, 'final': 80},
            {'name': 'Jenny', 'midtern': 30, 'final': 10}]

df = pd.DataFrame(friends, columns = ['name', 'midtern', 'final'])

df2 = pd.DataFrame([
    ['Ben', 50, 50]
], columns = ['name', 'midterm', 'final'])

새로운 df2 Dataframe을 생성

df.append(df2, ignore_index = True)

df, df2를 합친다.