June 2019
Beginner to intermediate
664 pages
18h 26m
Korean
Content preview from 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(2판): 영화 평점, 이름 통계, 선거 데이터 등 실사례 사용
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501
12
장
고급 pandas
3 b 2017
-
05
-
20 00
:
00
:
00 35
.
0
4 b 2017
-
05
-
20 00
:
05
:
00 110
.
0
5 b 2017
-
05
-
20 00
:
10
:
00 185
.
0
6 c 2017
-
05
-
20 00
:
00
:
00 40
.
0
7 c 2017
-
05
-
20 00
:
05
:
00 115
.
0
8 c 2017
-
05
-
20 00
:
10
:
00 190
.
0
TimeGrouper
를 사용할 때 주의해야 할 점은 시간값이
Series
혹은
DataFrame
의 색인이어야
한다는 점이다.
12.3
메서드 연결 기법
데이터셋을 여러 차례 변형해야 하는 경우 분석에는 전혀 필요 없는 임시 변수를 계속 생성하는
상황이 발생한다. 다음 예제를 살펴보자.
df
=
load
_
data
()
df2
=
df
[
df
['
col2
']
<
0
]
df2
['
col1
_
demeaned
']
=
df2
['
col1
']
-
df2
['
col1
'].
mean
()
result
=
df2
.
groupby
('
key
').
col1
_
demeaned
.
std
()
여기서 실제 데이터를 사용하지는 않지만 새로운 메서드 몇 가지를 만나게 되는데 그중 하나는
df
[
k
] =
v
처럼 컬럼에 값을 대입하는 함수형
DataFrame
.
assign
메서드다. 객체를 변경하는
대신 값 대입이 완료된 새로운
DataFrame
을 반환한다. 아래 두 코드는 동일하다.
#