아미(아름다운미소)

data = {'a': ['hello', np.nan, 'nan', None]} # 'nan'은 문자열df = pd.DataFrame(data)array = np.where(pd.isna(df['a'].to_numpy()), '', df['a'].to_numpy())# 결과: ['hello', '', 'nan', '']import pandas as pdimport numpy as np# 샘플 데이터 생성data = {'a': [1, np.nan, 3, np.nan, 5], 'b': [np.nan, 2, np.nan, 4, np.nan]}df = pd.DataFrame(data)# 성능 개선된 처리array = df['a'].to_numpy() # dtype=object 제거 (float64로 자동 변..

극한의 성능 필요시# 리스트 컴프리헨션 + 딕셔너리 생성def fast_concat(df_list, target_cols): return pd.DataFrame( {col: pd.concat([df[col] for df in df_list if col in df], ignore_index=True) for col in target_cols} )final_result = fast_concat([df1, df2], list_columns)### 방법 1: `reindex` 사용import pandas as pd# 예시 데이터프레임들df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})df2 = pd...