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 |
- ASP
- 라즈베리파이
- MS-SQL
- GIT
- 날짜
- node.js
- IOS
- pandas
- MySQL
- 다이어트
- swift
- urllib
- Excel
- 유니티
- mssql
- 맛집
- flutter
- 리눅스
- port
- python
- PER
- Linux
- sqlite
- PyQt5
- 함수
- Unity
- tensorflow
- javascript
- PyQt
- ubuntu
목록2024/09/20 (2)
아미(아름다운미소)
import pandas as pd# 예시 DataFrame 생성data = { 'a': [1, 1, 2, 2, 3], 'b': ['x', 'x', 'y', 'y', 'z'], 'c': ['p', 'q', 'p', 'q', 'p'], 'd': ['banana', 'apple', 'orange', 'grape', 'kiwi']}df = pd.DataFrame(data)# a 컬럼 드롭df = df.drop(columns=['a'])# b, c로 distinct한 후 d 컬럼의 알파벳 오름차순 첫 번째 값만 남기기result = df.sort_values('d').groupby(['b', 'c'], as_index=False).first()print(result)
import pandas as pd# 예시 DataFrame 생성data = { 'a': [1, 2, 3, 4], 'b': ['group1', 'group1', 'group2', 'group2'], 'c': [10, 20, 30, 40], 'd': ['T', 'F', 'T', 'F']}df = pd.DataFrame(data)# f 컬럼 초기화df['f'] = None# 그룹화하여 f 컬럼 채우기for name, group in df.groupby('b'): value = group.loc[group['d'] == 'T', 'c'] if not value.empty: df.loc[group.index, 'f'] = value.values[0]print(df)i..