DataFrame3.9 Python 단일 열에 apply() 함수를 어떻게 사용할 수 있을까요?, How can I use the apply() function for a single column? 질문 나는 여러 열이 있는 판다스 데이터프레임을 가지고 있습니다. 다른 열에 영향을 주지 않고 첫 번째 열의 값을 변경하고 싶습니다. 판다스에서 apply()를 사용하여 어떻게 할 수 있을까요? 답변 주어진 샘플 데이터프레임 df는 다음과 같습니다: a b 0 1 2 1 2 3 2 3 4 3 4 5 원하는 것은: df['a'] = df['a'].apply(lambda x: x + 1) 이렇게 작성하면: a b 0 2 2 1 3 3 2 4 4 3 5 5 2023. 10. 6. Python 판다스 열의 값을 사전으로 다시 매핑하고 NaN을 보존합니다., Remap values in pandas column with a dict, preserve NaNs 질문 다음과 같은 딕셔너리가 있습니다: di = {1: "A", 2: "B"} 이를 다음과 같은 데이터프레임의 col1 열에 적용하고 싶습니다: col1 col2 0 w a 1 1 2 2 2 NaN 다음과 같이 결과를 얻고 싶습니다: col1 col2 0 w a 1 A 2 2 B NaN 어떻게 가장 잘 할 수 있을까요? 답변 .replace를 사용할 수 있습니다. 예를 들어: >>> df = pd.DataFrame({'col2': {0: 'a', 1: 2, 2: np.nan}, 'col1': {0: 'w', 1: 1, 2: 2}}) >>> di = {1: "A", 2: "B"} >>> df col1 col2 0 w a 1 1 2 2 2 NaN >>> df.replace({"col1": di}) col1 .. 2023. 9. 16. Python 판다스 데이터프레임에서 어떤 값이 NaN인지 확인하는 방법은 무엇인가요?, How to check if any value is NaN in a Pandas DataFrame 질문 Python Pandas에서 DataFrame에 NaN 값이 하나 이상 있는지 확인하는 가장 좋은 방법은 무엇인가요? pd.isnan 함수를 알고 있지만, 이 함수는 각 요소에 대한 부울 값의 DataFrame을 반환합니다. 여기에 있는 게시물도 제 질문에 정확히 대답하지는 않습니다. 답변 jwilner의 응답은 정확합니다. 나는 더 빠른 옵션이 있는지 알아보기 위해 탐색하고 있었는데, 내 경험상으로는 평면 배열의 합이 (이상하게도) 카운팅보다 빠릅니다. 이 코드가 더 빠릅니다: df.isnull().values.any() import numpy as np import pandas as pd import perfplot def setup(n): df = pd.DataFrame(np.random.ra.. 2023. 7. 26. Python 판다스에서 map, applymap 및 apply 메서드의 차이점은 무엇인가요?, Difference between map, applymap and apply methods in Pandas 질문 이 벡터화 방법들을 언제 사용해야 하는지와 기본적인 예시를 알려주실 수 있나요? map은 Series 메소드인 반면 나머지는 DataFrame 메소드입니다. 하지만 apply와 applymap 메소드에 대해서는 헷갈립니다. 왜 DataFrame에 함수를 적용하는 두 가지 메소드가 있는 건가요? 다시 한번, 사용법을 보여주는 간단한 예시가 있다면 좋을 것 같습니다! 답변 apply은 DataFrame의 행 / 열 기반으로 작동합니다. applymap은 DataFrame의 요소별로 작동합니다. map은 Series의 요소별로 작동합니다. Wes McKinney의 Python for Data Analysis 책에서 가져온 내용입니다. 132쪽 (이 책을 강력히 추천합니다): 또 다른 빈번한 작업은 함수를.. 2023. 7. 26. 이전 1 2 3 다음
