아미(아름다운미소)

import pandas as pd# df1 생성df1 = pd.DataFrame({ 'a': ['A1', 'A2', 'A3'], 'b': ['B1', 'B2', 'B3'], 'c': ['C1', 'C2', 'C3'], 'd': ['D1', 'D2', 'D3'], 'e': [1, 2, 3]})# df2 생성df2 = pd.DataFrame({ 'a': ['X1', 'X2', 'X3'], 'b': ['Y1', 'Y2', 'Y3'], 'c': ['Z1', 'Z2', 'Z3'], 'd': ['W1', 'W2', 'W3'], 'f': [4, 5, 6]})# concat하고 결측치를 0으로 채운 후 reset_indexresult = pd.concat([df1..

import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})# concat하고 결측치를 0으로 채운 후 reset_indexresult = pd.concat([df1, df2], axis=0, sort=False).fillna(0).astype(int).reset_index(drop=True)print(result) A B C D0 1 4 0 01 2 5 0 02 3 6 0 03 0 0 7 104 0 0 8 115 0 0 9 12

data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve', 'Frank'], 'Department': ['Sales', 'Sales', 'IT', 'IT', 'HR', 'HR'], 'Score': ['100', '200', '300', '400', '500', None]}df = pd.DataFrame(data)# 데이터 타입을 int로 변환하고, None 값을 0으로 채우기df['Score'] = df['Score'].astype(int).fillna(0)grouped = df.groupby(['Department'])['Score'].sum().reset_index()print(grouped) Department Score0 ..

import pandas as pd# 데이터 생성data = { 'A': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'], 'B': [10, 20, 30, None, 50, 60], 'C': [100, 200, 300, 400, None, 600], 'D': [1, 2, 3, 4, 5, None]}df = pd.DataFrame(data)# groupby 및 sum 수행result = df.groupby(['A', 'B'])['C', 'D'].sum(skipna=True).reset_index()print(result)""" A B C D0 a 10.0 100.0 1.01 a 20.0 200.0 2.02 b 30.0 ..

예제import pandas as pddata = {'A': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b'], 'B': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b'], 'C1': ['10', '20', '30', 'nan', '50'], 'C2': ['1', '2', '3', '4', '5']}df = pd.DataFrame(data)#결측값확인print(df.isnull().any())# Output:# A True# B True# C True# dtype: bool# NaN 값 제거df['C1'] = df['C1'].fillna('0')df['C2'] = df['C2'].fillna('0')# 데이터 타입 변경df['C1'] = df['C1'..

import pandas as pd# 샘플 데이터프레임 생성df = pd.DataFrame({ 'PNdas_date': ['202426', '202427', '202428', '202429']})# PNdas 주간 기준 현재 날짜와 다음 주 월요일 00시 계산df['year'] = df['PNdas_date'].str[:4].astype(int)df['week'] = df['PNdas_date'].str[4:].astype(int)df['current_date'] = pd.to_datetime(df['year'].astype(str) + '-W' + df['week'].astype(str) + '-1', format='%Y-W%W-%w')df['next_monday'] = df['current_da..

import pandas as pd# 샘플 데이터프레임 생성df = pd.DataFrame({ 'year': [2024], 'week': [5]})# 다음 주 월요일 00시 계산df['current_date'] = pd.to_datetime(df['year'].astype(str) + '-W' + df['week'].astype(str) + '-1', format='%Y-W%W-%w')df['next_monday'] = pd.to_datetime(df['year'].astype(str) + '-W' + df['week'].astype(str) + '-1', format='%Y-W%W-%w') + pd.Timedelta(days=7) - pd.Timedelta(days=df['current_da..

import pandas as pd# 날짜 문자열을 datetime 객체로 변환date_str = '2023-12-04'date_obj = pd.to_datetime(date_str)# 주차 정보 추출year, week, _ = date_obj.isocalendar()print(f"{year}-W{week}")import pandas as pd# 날짜 문자열 입력받기date_str = '2025-12-24'# 방법 1: datetime 객체 생성 후 년도와 주차 계산date = pd.to_datetime(date_str)year, week, _ = date.isocalendar()result1 = f"{year}{week:02d}"print(result1) # 출력: 202525# 방법 2: datet..

df['result'] = df['aaa'].str.split('_').where(df['aaa'].notnull(), other=None).str[2]

import pandas as pd# 데이터 생성data = {'col1': ['apple', 'banana', '', 'date']}df = pd.DataFrame(data)# 값이 있는 행만 선택df = df[df['col1'].notnull()]# 행의 처음 4개 문자 추출df['col2'] = df['col1'].str[:4]print(df)