Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
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 |
29 | 30 | 31 |
Tags
- 다이어트
- MS-SQL
- flutter
- PyQt5
- swift
- Excel
- 날짜
- PER
- port
- pandas
- MySQL
- 함수
- javascript
- node.js
- python
- 라즈베리파이
- Linux
- Unity
- PyQt
- 유니티
- urllib
- GIT
- ubuntu
- tensorflow
- 리눅스
- sqlite
- 맛집
- mssql
- ASP
- IOS
Archives
아미(아름다운미소)
CASE WHEN 과 np.where 비교 본문
sql case when
SELECT 이름,
성적,
출석률,
CASE
WHEN 성적 >= 90 AND 출석률 >= 90 THEN 'A'
WHEN 성적 >= 80 AND 출석률 >= 80 THEN 'B'
WHEN 성적 >= 70 AND 출석률 >= 70 THEN 'C'
WHEN 성적 >= 60 AND 출석률 >= 60 THEN 'D'
ELSE 'F'
END AS 등급
FROM 학생;
np.where
import pandas as pd
import numpy as np
# 샘플 DataFrame 생성
data = {
'이름': ['학생1', '학생2', '학생3', '학생4', '학생5'],
'성적': [95, 82, 67, 54, 73],
'출석률': [95, 80, 70, 50, 60]
}
df = pd.DataFrame(data)
# np.where를 사용하여 조건에 따른 등급 부여
df['등급'] = np.where((df['성적'] >= 90) & (df['출석률'] >= 90), 'A',
np.where((df['성적'] >= 80) & (df['출석률'] >= 80), 'B',
np.where((df['성적'] >= 70) & (df['출석률'] >= 70), 'C',
np.where((df['성적'] >= 60) & (df['출석률'] >= 60), 'D', 'F'))))
print(df)
'랭귀지 > pandas' 카테고리의 다른 글
boolean 예외처리 (0) | 2024.12.18 |
---|---|
pandas not null (0) | 2024.09.25 |
a,b,c,d 컬럼을가진 df가 있는데 a컬럼읔 drop하고b,c로 distinct 하는데 d컬럼 알파벳오름차순 첫번째값만 남긴다 (0) | 2024.09.20 |
df에서 a컬럼을 distinct 했을때 b컬럼이 true인 c컬럼을 copy b컬럼에 넣어준다 (0) | 2024.09.20 |
a,b컬럼을 groupby 했을때 c컬럼이 모두 False이면 d컬럼의 알파벳이 제일 빠른행에 c컬럼값을 True로 바꿔준다 (0) | 2024.09.13 |
Comments