DataFrame3.9 Python 판다스 데이터프레임을 HTML로 변환할 때, 전체(줄임 없는) 데이터프레임 정보를 어떻게 HTML에 표시할 수 있을까요?, How can I display full (non-truncated) dataframe information in HTML when converting from Pan.. 질문 나는 DataFrame.to_html 함수를 사용하여 Pandas 데이터프레임을 HTML 출력으로 변환했습니다. 이것을 별도의 HTML 파일로 저장하면 파일이 잘린 출력을 보여줍니다. 예를 들어, TEXT 열에서, df.head(1)은 영화는 복잡한 사회적 감정을 해체하는 데 탁월한 노력이었습니다... 대신에 영화는 이 시기에 우리 사회에서 지배적이었던 복잡한 사회적 감정을 해체하는 데 탁월한 노력이었습니다. 이렇게 표현하는 것은 대용량 Pandas 데이터프레임의 화면 친화적인 형식에서는 괜찮지만, 데이터프레임에 포함된 완전한 표 데이터를 보여주는 HTML 파일이 필요합니다. 즉, 전자의 텍스트 스니펫 대신 후자의 텍스트 요소를 보여줄 수 있는 것입니다. 내 정보의 HTML 버전에서 TEXT 열의 .. 2023. 11. 13. Python 그룹화를 사용하여 최대값을 가진 행(들)을 가져옵니다., Get the row(s) which have the max value in groups using groupby 질문 판다스 DataFrame에서 count 열을 그룹화한 후 최대값을 가진 모든 행을 어떻게 찾을 수 있을까요? 그룹화는 ['Sp','Mt'] 열을 기준으로 이루어집니다. 예시 1: 다음과 같은 DataFrame이 있습니다: Sp Mt Value count 0 MM1 S1 a **3** 1 MM1 S1 n 2 2 MM1 S3 cb **5** 3 MM2 S3 mk **8** 4 MM2 S4 bg **10** 5 MM2 S4 dgd 1 6 MM4 S2 rd 2 7 MM4 S2 cb 2 8 MM4 S2 uyi **7** 예상되는 결과는 각 그룹에서 최대값을 가진 행의 결과를 얻는 것입니다: Sp Mt Value count 0 MM1 S1 a **3** 2 MM1 S3 cb **5** 3 MM2 S3 mk *.. 2023. 10. 30. Python 데이터프레임에 빈 열을 추가하는 방법은 무엇인가요?, How to add an empty column to a dataframe? 질문 판다스 DataFrame 객체에 빈 열을 추가하는 가장 쉬운 방법은 무엇인가요? 제가 찾아낸 최선의 방법은 다음과 같습니다. df['foo'] = df.apply(lambda _: '', axis=1) 더 괴상한 방법은 없을까요? 답변 만약 제대로 이해했다면, 할당은 다음을 채워야 합니다: >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [2,3,4]}) >>> df A B 0 1 2 1 2 3 2 3 4 >>> df["C"] = "" >>> df["D"] = np.nan >>> df A B C D 0 1 2 NaN 1 2 3 NaN 2 3 4 NaN 2023. 10. 26. Python 기존 열을 기반으로 값을 선택하여 새로운 열을 생성하는 방법은 무엇인가요?, How do I create a new column where the values are selected based on existing columns? 질문 다음 데이터프레임에 color 열을 어떻게 추가하면, Set == 'Z'인 경우에는 color='green'이고, 그렇지 않은 경우에는 color='red'이 되도록 할 수 있을까요? Type Set 1 A Z 2 B Z 3 B X 4 C Y 답변 만약 두 가지 선택지만 있다면 np.where를 사용하세요: df['color'] = np.where(df['Set']=='Z', 'green', 'red') 예를 들어, import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'Type':list('ABBC'), 'Set':list('ZZXY')}) df['color'] = np.where(df['Set']=='Z', 'green', 'red') print.. 2023. 10. 25. 이전 1 2 3 다음
