아미(아름다운미소)

import pandas as pd# 데이터프레임 생성left_df = pd.DataFrame({ '키': [1, 2, 3], '이름': ['홍길동', '이순신', '강감찬']})right_df = pd.DataFrame({ '키': [2, 3, 4], '직업': ['장군', '명장', '왕']})# 왼쪽 외부 조인 수행result = pd.merge(left_df, right_df, on='키', how='left')print(result) 키 이름 직업0 1 홍길동 NaN1 2 이순신 장군2 3 강감찬 명장

import pandas as pd# 예시 데이터프레임 생성df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4, 5]})df2 = pd.DataFrame({'b': [3, 4, 5, 6, 7]})# df1의 a 컬럼에 있지만 df2의 b 컬럼에는 없는 값 찾기missing_values = df1[~df1['a'].isin(df2['b'])]print(missing_values)

df['a'] = df['a'].str.split('-to-SCP-', expand=True)[1].fillna(df['a'].str.split('--', expand=True)[0])import pandas as pd# 예시 DataFrame 생성data = { 'a': [None, 'x', None, 'y', None], 'b': ['group1', 'group1', 'group2', 'group2', 'group1'], 'c': ['banana', 'apple', 'orange', 'kiwi', 'avocado']}df = pd.DataFrame(data)# a 컬럼이 null인 경우에 대해 처리df['a'] = df.apply( lambda row: df[df['b'] == ..

df['a'] = df['a'].str.split('-to-SCP-', expand=True)[1].fillna(df['a'].str.split('--', expand=True)[0])df['a'] = df['a'].str.split('-to-SAP-', expand=True).get(1).combine_first(df['a'].str.split('--', expand=True).get(0))

import pandas as pd# 예시 DataFrame 생성data = { 'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]}df = pd.DataFrame(data)# 'a' 컬럼을 맨 오른쪽으로 이동a_col = df.pop('a')df['a'] = a_colprint(df)import pandas as pd# 예시 DataFrame 생성data = { 'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]}df = pd.DataFrame(data)# 'a' 컬럼을 맨 오른쪽으로 이동df = df[[col for col in df.columns if col != 'a'] + ['a']]print(df)

import pandas as pd# 예시 데이터프레임 생성data = { 'a': ['x', 'x', 'y', 'y', 'z'], 'b': [True, False, True, False, False], 'c': [1, 2, 3, 4, 5]}df = pd.DataFrame(data)# b값을 c값으로 업데이트df['b'] = df.groupby('a')['b'].transform(lambda x: df.loc[x.index, 'c'][x].iloc[0] if any(x) else None)print(df)import pandas as pd# 예시 데이터프레임 생성data = { 'a': ['x', 'x', 'y', 'y', 'z'], 'b': [True, False, True,..

df['week']=pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce').dt.strftime('%G%V').fillna(df['week'])

import pandas as pd# 데이터프레임 생성df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'C': [7, 8]})# 세로 방향으로 결합 (outer join)result_outer = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='outer', ignore_index=True)print("Outer Join:\n", result_outer)# 가로 방향으로 결합 (inner join)result_inner = pd.concat([df1, df2], axis=1, join='inner')print("\nInner Join:\n", result_inner)# 키를 사용하여 다중 인덱스 ..

import pandas as pd# 예시 데이터프레임 생성df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})df3 = pd.DataFrame({'A': [9, 10], 'C': [11, 12]}) # 컬럼명이 다름df4 = pd.DataFrame({'A': [13, 14], 'B': [15, 16]})df5 = pd.DataFrame({'A': [17, 18], 'B': [19, 20]})df6 = pd.DataFrame({'A': [21, 22], 'B': [23.0, 24.0]}) # 타입이 다름df7 = pd.DataFrame({'A': [25, 26], 'B': [27, 28]}..

Pandas에서 `concat`을 사용할 때 값이 있는 데이터프레임이 있는데 결과가 0으로 나오는 경우는 여러 가지 원인이 있을 수 있습니다. 가장 일반적인 원인은 다음과 같습니다.1. 인덱스 문제: 데이터프레임을 concat할 때 인덱스가 겹치면, 같은 인덱스의 값이 덮어쓰기 때문에 0으로 보일 수 있습니다. 이 경우 `ignore_index=True`를 설정해 보세요.   ```python   pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)   ```2. 열 이름 불일치: concat할 데이터프레임의 열 이름이 다르면, NaN 값으로 채워질 수 있습니다. 이 경우 원래 데이터프레임의 열 이름을 확인해 보세요.3. 데이터 타입: 데이터 타입이 다르면 연산 결과가 예상과 다르게 ..