영국 척척석사 유학생 일기장👩🏻‍🎓

지난 글에서 판다스 시리즈를 만들고 요소에 액세스하고 삭제하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 판다스 시리즈의 산술 연산하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 🔻(참고)판다스 시리즈🔻 (파이썬) 판다스(Pandas) 시리즈 만들기, .loc/.iloc 이용해서 요소들에 액세스하고 삭제하기지난 글에서 넘파이(NumPy)에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 판다스(Pandas)의 시리즈 만드는 방법, 요소에 액세스하고 삭제하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 🔻(참고)넘파이🔻 (파이썬) Nlife-of-nomad.tistory.comNumPy ndarray와 마찬가지로 Pandas Series에 대해서도 요소 단위로 산술 연산을 할 수 있습니다.먼저, 과일 만으로 된 식료품 목록이 담긴 새로운 P..

지난 글에서 넘파이(NumPy)에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 판다스(Pandas)의 시리즈 만드는 방법, 요소에 액세스하고 삭제하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 🔻(참고)넘파이🔻 (파이썬) NumPy 부울 값 인덱싱, 집합 연산, np.sort() 정렬이전 글에서 NumPy의 슬라이싱을 이용하여 요소들을 선택하는 방법을 알아보았습니다. 선택하려는 요소의 정확한 인덱스를 알고 있을 때는 그 방법이 유용하지만, 선택하려는 요소의 인덱스를life-of-nomad.tistory.com 1.  NumPy ndarray와 Pandas Series 의 차이점둘의 가장 큰 차이점은 판다스 시리즈는 각각의 요소에 인덱스 레이블을 지정할 수 있다는 점입니다. 즉, 판다스 시리즈의 인덱스에 원하는 대로 이름을 ..

이름으로 인덱싱하기 기본 형태 단축 형태 하나의 row 이름 df.loc["row4"] row 이름의 리스트 df.loc[["row4", "row5", "row3"]] row 이름의 리스트 슬라이싱 df.loc["row2":"row5"] df.["row2":"row5"] 하나의 column 이름 df.loc[:, "col1"] df["col1"] column 이름의 리스트 df.loc[:, ["col4", "col6", "col3"] df[["col4", "col6", "col3"]] column 이름의 리스트 슬라이싱 df.loc[:, "col2":"col5"] 위치로 인덱싱하기 기본 형태 단축 형태 하나의 row 위치 df.iloc[8] row 위치의 리스트 df.iloc[[4, 5, 3]] row ..