[Python] Series 유니크 값
Reference Pandas In Action 1. 유니크값 import pandas as pd calories_info = { 'Protein Bar' : 125, 'Salade' : 215, 'Chocolate Bar' : 406, 'Chicken Breast' : 125 } diet = pd....
Ryu
[Python] Series 요소 개수 확인 :: Series.size
Series 요소 개수 확인 :: Series.size Reference Pandas In Action import pandas as pd calories_info = { 'Protein Bar' : 125, 'Salade' : 215, 'Chocolate Bar' : 406, } diet = pd...
[Python] df 행|열 레이블 :: df.indedx | df.colunmns
Reference Pandas In Action import pandas as pd nba = pd.read_csv( './Data/nba.csv', parse_dates = ['Birthday'] # 'Birthday'의 데이터 유형을 날짜/시간(datetime)으로 강제 변환 ) nba ...
[Python] df 차원 확인 :: df.ndim & df.shape
Reference Pandas In Action 1. DataFrame 차원 확인 :: df.ndim & df.shape import pandas as pd nba = pd.read_csv( './Data/nba.csv', parse_dates = ['Birthday'] # 'Birthday'의 데이터 유형을...
[Python] df 전체 개수 확인 :: df.size
Reference Pandas In Action df 데이터 전체 개수 :: df.size import pandas as pd nba = pd.read_csv( './Data/nba.csv', parse_dates = ['Birthday'] # 'Birthday'의 데이터 유형을 날짜/시간(datetime)으로 강...
[Python] df 행/열 별 유효값 개수 :: df.count()
Reference Pandas In Action df 행/열 별 유효값 개수 :: df.count() import pandas as pd nba = pd.read_csv( './Data/nba.csv', parse_dates = ['Birthday'] # 'Birthday'의 데이터 유형을 날짜/시간(datetim...
[Python] df 데이터 유형
Reference Pandas In Action import pandas as pd nba = pd.read_csv( './Data/nba.csv', parse_dates = ['Birthday'] # 'Birthday'의 데이터 유형을 날짜/시간(datetime)으로 강제 변환 ) nba ...
[Python] Series 값의 유형 :: Series.dtype
Series 값의 유형 :: Series.dtype Reference Pandas In Action import pandas as pd calories_info = { 'Protein Bar' : 125, 'Salade' : 215, 'Chocolate Bar' : 406, } diet = pd.S...
[Python] Series 인덱스 & 값 확인 :: Series.index | Series.values
Series 인덱스 및 값 확인 Reference Pandas In action Series.index 해당 Series의 인덱스와 인덱스의 type 확인 Series.values 해당 Series의 값 확인 import pandas as pd calories_info = { 'Protein Ba...
[Python] Series 행반환 :: Series.head( ) | tail( ) | sample( )
Series 행 반환 Reference Pandas In Action import pandas as pd values = range(0,500,5) nums = pd.Series(data = values) nums 0 0 1 5 2 10 3 15 4 20 ......