DataFrame

[Python] DataFrame 데이터 타입 변환하기

pnadas DataFrame에서 데이터 타입을 변경해보자. 데이터 타입 확인하기 df.dtypes 더보기 user_id int64 session_id int64 timestamp object app_name object event_type object dtype: object 데이터 타입 전체 변경하기 df.astype('float', errors='ignore') 더보기 user_id float64 session_id float64 timestamp object app_name object event_type object dtype: object 원하는 컬럼만 데이터 타입 변경하기 df = df.astype({'session_id':'int'}) 더보기 user_id float64 session_id..

DataFrame 합치기2 (concat, merge, join)

데이터프레임 병합 : pd.merge() merge() 함수는 두 데이터프레임을 병합하는 기능을 수행한다는 점에서 pd.concat()함수와 동일하다. concat과의 차이점으로 merge는 두 데이터프레임을 각 데이터에 존재하는 고유값(key)을 기준으로 병합할때 사용한다. Default : pd.merge(df_left, df_right, how='inner', on=None) 두 개의 데이터 프레임을 생성해준다. df1 = pd.DataFrame({'data1': range(5), 'key': list('abcde')}) df2 = pd.DataFrame({'data2': range(3), 'key': list('efg')}) print(df1, '\n\n', df2) 더보기 [Output] dat..

DataFrame 합치기1 (concat, merge, join)

데이터 프레임 붙이기 : pd.concat() pd.concat()함수는 데이터프레임을 말 그대로 물리적으로 이어 붙여주는 함수이다. 두 가지의 데이터 프레임을 만들어보자. import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'a':['a0','a1','a2','a3'], 'b':['b0','b1','b2','b3'], 'c':['c0','c1','c2','c3']}, index = [0,1,2,3]) df2 = pd.DataFrame({'a':['a2','a3','a4','a5'], 'b':['b2','b3','b4','b5'], 'c':['c2','c3','c4','c5'], 'd':['d2','d3','d4','d5']}, index = [2,3,4,5]) print(df1,'\..