아미(아름다운미소)

import pandas as pd# 예시 데이터프레임 생성data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}df = pd.DataFrame(data)# 특정 컬럼을 마지막으로 이동column_name = 'B'df = df[[col for col in df.columns if col != column_name] + [column_name]]print(df)

import pandas as pd# df1 생성df1 = pd.DataFrame({ 'a': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4], 'b': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70], 'c': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700], 'd': [1000, 2000, 3000, 4000, 5000, 6000, 7000]})# 수정된 df2 생성 (a-1을 키로 사용)df2 = pd.DataFrame({ 'a-1': [1, 2, 3], 'b': [15, 25, 35] # 각 a에 해당하는 b 값})# Left Outer Join 수행 (a와 a-1을 키로 사용)left_outer_join_df = pd.merge(df1, df2, le..

일치값 없으면 원본값유지import pandas as pd# df1 생성df1 = pd.DataFrame({ 'a': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4], 'b': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70], 'c': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700], 'd': [1000, 2000, 3000, 4000, 5000, 6000, 7000]})# 수정된 df2 생성 (a-1을 5, 6, 7로 변경)df2 = pd.DataFrame({ 'a-1': [5, 6, 7], 'b-1': [15, 25, 35] # 각 a-1에 해당하는 b-1 값})# Left Outer Join 수행 (a와 a-1을 키로 사용)left_outer_join_d..

예제1import pandas as pd# 예시 DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12], 'E': [13, 14, 15]})# 확인할 컬럼명 리스트my_columns1 = ['A', 'B', 'C', 'D']my_columns2 = ['A', 'B', 'C']# DataFrame의 컬럼명 리스트df_cols = df.columns.tolist()# if-elif 조건 사용if all(col in df_cols for col in my_columns1): print('OK1')elif all(col in df_cols for col in my_columns2): pri..

import pandas as pd# 데이터프레임 생성df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, None, 4, None], 'b': ['apple', 'banana', 'cherry', 'date', 'elderberry'], 'd': [None, None, None, None, None]})# a 컬럼이 null인 경우 b 컬럼을 확인하여 모든 행을 뽑아내고 알파벳순으로 정렬한 후 첫 번째 값을 a 컬럼에 재할당df.loc[df['a'].isnull(), 'a'] = df.loc[df['a'].isnull(), 'b'].sort_values().iloc[0]# a 컬럼이 null인 경우 d 컬럼에 1을 채워넣기df.loc[df['a'].isnull(), 'd'] = 1print(df)im..

df[cols] = df[cols].astype(float).fillna(0).astype(int)cols = ['A', 'B', 'C', 'D'] # 변환하고 싶은 열 이름들for col in cols: df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce').fillna(0).astype(int) df[cols] = df[cols].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0).astype(int)예제import pandas as pd# 샘플 데이터프레임 생성data = { 'A': ['1', '2', '3', '4', ''], 'B': ['5', '6', '7', '8', 'abc'], 'C': ['..

import pandas as pd# 데이터 프레임 생성df = pd.DataFrame({'a': [1, 0, 1, 0, 1], 'b': [10, 20, 30, 40, 50], 'c': [0, 0, 0, 0, 0]})# a 컬럼이 1인 행의 b 컬럼 값을 c 컬럼에 넣기df.loc[df['a'] == 1, 'c'] = df['b']print(df)

if result.empty: result = pd.DataFrame(columns=['A', 'C'])

여러컬럼import pandas as pddf = pd.DataFrame({ 'A': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c','x'], 'B': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y','y'], 'C': [10.5, '20', 30.2, 'aaa', '50.1', '60',None], 'D': [1.0, '2', 3.2, 'bbb', 5.1, '6',None]})numeric_cols = ['C', 'D']#방법1df = df.assign(**{col: pd.to_numeric(df[col], errors='coerce').fillna(0).astype(int) for col in numeric_cols})#방법2df[numeric_cols] = df[n..

Int float 문자 Noneimport pandas as pddf = pd.DataFrame({ 'A': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c','x'], 'B': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y','y'], 'C': [10.5, '20', 30.2, 'aaa', 50.1, '60',None]})# A, B 컬럼을 문자열로 변환df['A'] = df['A'].astype(str)df['B'] = df['B'].astype(str)# C 컬럼의 숫자와 문자열 처리df['C'] = df['C'].apply(lambda x: int(float(x)) if str(x).replace('.', '').isdigit() else 0)# A, B 컬럼으로 grou..