2024.10.04 TIL

파이썬 라이브러리 3~4주차 강의 1회독
파이썬 4~5주차 강의 복습

 

오늘은 스터디 발표 일정이 있었고 이에 발표 대본과 ppt를 수정하느라 강의를 듣고 실습을 미처 다하지는 못했다.

내일 나머지 5~6주차 강의를 들으면서 못한 실습을 할 예정이다.

파이썬 5주차에서 django가 나왔는데 아직 어려운 부분이 있다.

django를 설치하고 진행하는데 내일 다시 진행해봐야겠다.

 

loc[]와 iloc[]

df.loc[]와 df.iloc[]의 차이점은 loc[]은 라벨(인덱스 혹은 컬러명)을 사용해 특정 데이터를 조회한다면

iloc[]은 정수 인덱스를 사용하여 데이터를 조회한다.

다른 말로 loc[]은 안에 정수값이 들어와도 되지만 iloc[]은 반드시 정수값 들어와야 한다.

 

~를 연산자를 사용한 반대 조건 필터링

# 직업이 '학생'이 아닌 행 선택
filtered_df = df[~(df['직업'] == '학생')]

데이터 병합 - 다양한 merge() 방식

• how 속성 안에 넣어서 사용 가능
• inner(아무 속성없을 시 기본값) : 공통된 데이터만 병합.
• outer : 공통되지 않은 데이터도 포함하여 병합, 없는 값은 NaN으로 채움.
• left : 왼쪽 데이터프레임 기준으로 병합.
• right : 오른쪽 데이터프레임 기준으로 병합.

# inner join을 사용한 병합
merged_df_outer = pd.merge(df1, df2, on='이름', how='inner')

aggfunc

aggfunc에 여러 집계 함수를 지정하면, 다양한 요약 통계를 얻을 수 있음.

# 점수의 합계와 평균을 계산하는 피벗테이블 생성
pivot_multi = pd.pivot_table(df, index='이름', columns='과목', values='점수', aggfunc=['sum', 'mean'])