일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
- If
- GA4
- 전처리
- 시각화
- 기초프로젝트
- 기초통계
- 크롤링
- 프로젝트
- 서브쿼리
- 클러스터링
- Python
- data analyst
- pandas
- 군집화
- cross join
- Chat GPT
- 태블로
- 팀프로젝트
- 최종 프로젝트
- jd
- SQL
- 프롬프트 엔지니어링
- da
- streamlit
- lambda
- 히트맵
- SQLD
- 데이터분석
- 데이터 분석
- 머신러닝
- Today
- Total
목록Series (2)
세조목
Python 2024.03.13 - [데이터 분석 공부/Python] - Python - Pandas Series, Dataframe 만들기 & assign 메서드 Python - Pandas Series, Dataframe 만들기 & assign 메서드 df = df.assign(age2 = df['age'] +1,\ age3 = lambda df_ : df_['age2'] + 1) Series, Dataframe 만들기 Pandas는 Series와 Dataframe 두 개의 자료형을 제공한다. 아래와 같이 코드를 작성하여 Series와 Dataframe을 만들 수 있다. # Se eyeoftheworld1209.tistory.com 심화프로젝트 2024.03.13 - [데이터 분석 공부/프로젝트] -..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/4mvge/btsFJAVr8gO/QMLT5DXBbMoUsvDtfSmSp1/img.png)
df = df.assign(age2 = df['age'] +1,\ age3 = lambda df_ : df_['age2'] + 1) Series, Dataframe 만들기 Pandas는 Series와 Dataframe 두 개의 자료형을 제공한다. 아래와 같이 코드를 작성하여 Series와 Dataframe을 만들 수 있다. # Series df = pd.Series(data = ['john', 1], index=['name', 'age']) → 'data'와 'index'는 생략 가능 # Dataframe df = pd.DataFrame({'name' : ['a', 'b', 'c'], 'age' : [11, 35, 12]}) 데이터프레임을 만들때 index명을 별도로 지정해주고싶다면 아래와같이 입력해주면..