다른 기준을 사용하여 Pandas DataFrame의 모든 열 값을 비교할 수 있습니다. df[col]<5, df[col]==10과 같은 비교 작업을 수행할 수 있습니다. 등. 예를 들어 2 기준을 사용하는 경우 , 그러면 col의 모든 값을 확인하고 값이 2보다 큰지 비교합니다. 모든 열 값에 대해 조건이 유지되면 True를 반환하고 그렇지 않으면 False를 반환합니다. 예를 들어 어떻게 수행되는지 살펴보겠습니다. 단계 크기가 변경 가능한 2차원 테이블 형식 데이터 df 생성 . 입력 DataFrame, df 인쇄 . 열 이름

값 이름과 개수를 추출하기 위해 먼저 4개의 열이 있는 DataFrame을 생성하겠습니다. - dataFrame =pd.DataFrame({자동차:[BMW, 머스탱, 테슬라, 머스탱, 메르세데스, 테슬라, 아우디],입방 용량:[ 2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000, 2000],정가:[7000, 1500, 5000, 8000, 5000, 6000, 1500],판매 단위 210, 250, 220]}) 특정 열에 대한 값 이름 및 개수를 가져옵니다. Car − res =dataFrame[자동차].value_c

Pandas DataFrame을 슬라이스하여 두 인덱스 값 사이의 행을 선택할 수 있습니다. 예를 들어 어떻게 수행되는지 살펴보겠습니다. 단계 크기가 변경 가능한 2차원 테이블 형식 데이터 df 생성 . 입력 DataFrame, df 인쇄 . 인덱스 하한에 대한 변수를 초기화합니다. 색인의 상한선에 대한 다른 변수를 초기화합니다. df[index_lower_limit:index_upper_limit] 사용 범위 인덱스의 DataFrame을 인쇄합니다. 예시 import pandas as pd df = pd.DataFrame(

Pandas DataFrames를 여러 Excel 시트에 저장하려면 pd.ExcelWriter()를 사용할 수 있습니다. 방법. openpyxl이 있는지 확인 ExcelWriter()를 사용하기 전에 설치된 패키지입니다. 단계 크기가 변경 가능한 2차원 테이블 형식 데이터 df1 생성 . 입력 DataFrame, df1 인쇄 . 다른 DataFrame, df2 만들기 , 인쇄하십시오. ExcelWriter() 사용 서식이 지정된 셀을 Excel 시트에 쓰는 방법입니다. 예시 import pandas as pd df1 = pd.

2개 이상의 Pandas DataFrame을 연결하려면 concat() 메서드를 사용하세요. 축 설정 매개변수를 축 =0으로 행을 따라 연결합니다. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - pandas를 pd로 가져오기 1st를 만들어 보겠습니다. 데이터프레임 - dataFrame1 =pd.DataFrame( { Col1:[10, 20, 30],Col2:[40, 50, 60],Col3:[70, 80, 90], }, index=[0, 1, 2],) 2nd를 만들어 보겠습니다. 데이터프레임 - dataFrame2 =pd.DataFra

Pandas DataFrame을 JSON 파일에 넣고 다시 읽으려면 to_json()을 사용할 수 있습니다. 및 read_json() 방법. 단계 크기가 변경 가능한 2차원 테이블 형식 데이터 df 생성 . 입력 DataFrame, df 인쇄 . to_json() 사용 DataFrame을 JSON 파일로 덤프하는 메서드입니다. read_json() 사용 JSON 파일을 읽는 방법입니다. 예시 import pandas as pd df = pd.DataFrame(    {       &

merge()를 사용하여 두 DataFrame 간의 공통 행을 찾으려면 how 매개변수를 사용합니다. 로 내부 이것이 SQL 내부 조인처럼 작동하고 이것이 우리가 달성하고자 하는 것이기 때문입니다. 두 개의 열이 있는 DataFrame1을 생성해 보겠습니다. - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar&

Pandas DataFrame을 사전으로 변환하려면 to_dict() 메서드를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 어떻게 수행되는지 살펴보겠습니다. 단계 크기가 가변적이며 잠재적으로 이질적인 2차원 표 형식 데이터, df 생성 . 입력 DataFrame, df 인쇄 . to_dict()를 사용하여 DataFrame을 사전으로 변환 방법을 선택하고 인쇄하십시오. 예시 import pandas as pd df = pd.DataFrame( { "x": [5, 2, 7, 0], "y

Pandas에서 DataFrame의 처음 세 행을 삭제하려면 iloc()를 사용할 수 있습니다. 방법. 단계 크기가 변경 가능한 2차원 테이블 형식 데이터 df 생성 . 입력 DataFrame, df 인쇄 . df.iloc[3:]을 사용하여 처음 세 행 삭제 . 업데이트된 DataFrame을 인쇄합니다. 예시 import pandas as pd df = pd.DataFrame(    {       "x": [5, 2, 7, 0, 7, 0, 5, 2],  

Pandas DataFrame의 행 그룹에 액세스하려면 loc() 메서드를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 df.loc[2:5]을 사용하는 경우 , 그러면 2에서 5까지의 모든 행이 선택됩니다. 단계 크기가 변경 가능한 2차원 테이블 형식 데이터 df 생성 . 입력 DataFrame, df 인쇄 . df.loc[2:5] 사용 2에서 5까지의 행을 선택합니다. DataFrame을 인쇄합니다. 예시 판다를 pddf =pd.DataFrame({ x:[5, 2, 7, 0, 7, 0, 5, 2], y:[4, 7, 5, 1, 5, 1, 4

Pandas에서 DataFrame 열 이름을 바꾸는 것은 매우 간단합니다. rename()을 사용하기만 하면 됩니다. 메서드를 열고 변경하려는 열 이름과 새 열 이름을 전달합니다. 예를 들어 수행 방법을 살펴보겠습니다. 단계 크기가 변경 가능한 2차원 테이블 형식 데이터 df 생성 . 입력 DataFrame, df 인쇄 . 이름 바꾸기() 사용 열 이름을 바꾸는 방법입니다. 여기에서 열 x의 이름을 새 이름 new_x로 변경합니다. . 이름이 변경된 열로 DataFrame을 인쇄합니다. 예시 판다를 pddf =pd.DataFra

정규식(regex)은 검색 패턴을 정의하는 일련의 문자입니다. Pandas의 행을 정규식으로 필터링하려면 str.match()를 사용할 수 있습니다. 방법. 단계 크기가 변경 가능한 2차원 테이블 형식 데이터 df 생성 . 입력 DataFrame, df 인쇄 . 변수 정규식 초기화 표현을 위해. 문자열 값을 정규식으로 제공하십시오(예:문자열 J.*). J로 시작하는 모든 항목을 필터링합니다. df.column_name.str.match(regex) 사용 제공된 정규식으로 지정된 열 이름의 모든 항목을 필터링합니다. 예시 imp

.corr()을 사용할 수 있습니다. Pandas에서 두 열 간의 상관 관계를 가져오는 방법입니다. 예를 들어 이 방법을 적용하는 방법을 살펴보겠습니다. 단계 크기가 변경 가능한 2차원 테이블 형식 데이터 df 생성 . 입력 DataFrame, df 인쇄 . 두 변수 초기화, col1 및 col2 , 상관 관계를 찾고자 하는 열을 할당합니다. col1 간의 상관관계 찾기 df[col1].corr(df[col2])를 사용하여 col2와 상관관계 값을 변수 corr에 저장합니다. 상관관계 값을 인쇄합니다. corr. 예시 impo

열의 최대값을 찾고 Pandas에서 해당 행 값을 반환하려면 df.loc[df[col].idxmax()]를 사용할 수 있습니다. . 이해를 돕기 위해 예를 들어보겠습니다. 단계 크기가 가변적이며 잠재적으로 이질적인 2차원 테이블 형식 데이터 df를 만듭니다. 입력 DataFrame, df를 인쇄합니다. 변수 col을 초기화하여 해당 열의 최대값을 찾습니다. df.loc[df[col].idxmax()]를 사용하여 최대값과 해당 행 찾기 4단계 출력을 인쇄합니다. 예시 import pandas as pd df = pd.DataF

Pandas에서 숫자 열을 찾기 위해 정수 목록을 만든 다음 select_dtypes()에 포함할 수 있습니다. 방법. 예를 들어 이 방법을 적용하는 방법을 살펴보겠습니다. 단계 크기가 변경 가능한 2차원 테이블 형식 데이터 df 생성 . 입력 DataFrame, df 인쇄 . 열을 선택하기 위해 데이터 유형(예:숫자)의 목록을 만드십시오. dtypes 열을 기반으로 DataFrame 열의 하위 집합을 반환합니다. . 데이터 유형이 int인 열을 인쇄합니다. . 예시 import pandas as pd df = pd.Data

Pandas DataFrame에서 n번째 행을 얻으려면 iloc()를 사용할 수 있습니다. 방법. 예:df.iloc[4] 행 번호가 0부터 시작하므로 5번째 행을 반환합니다. 단계 2차원, 크기 변경 가능, 잠재적으로 이질적인 테이블 형식 데이터, df를 만듭니다. 입력 DataFrame, df를 인쇄합니다. nth_row 변수를 초기화합니다. iloc() 메서드를 사용하여 n번째 행을 가져옵니다. 반환된 DataFrame을 인쇄합니다. 예시 import pandas as pd df = pd.DataFrame( dict

한 데이터 프레임의 행을 다른 데이터 프레임의 행과 추가하려면 Pandas append() 함수를 사용할 수 있습니다. append()의 도움으로 열도 추가할 수 있습니다. 예를 들어 이 방법을 사용하는 방법을 살펴보겠습니다. 단계 크기가 가변적이며 잠재적으로 이질적인 2차원 테이블 형식 데이터 df1을 만듭니다. 입력 DataFrame, df1을 인쇄합니다. 동일한 열 이름으로 다른 DataFrame, df2를 만들고 인쇄합니다. 추가 방법인 df1.append(df2, ignore_index=True)를 사용하여 df2의 행을

Pandas에서 shift() 메서드를 사용하여 전체 DataFrame을 다시 작성할 필요 없이 DataFrame의 열을 이동할 수 있습니다. shift()는 다음 매개변수를 사용합니다. shift(self, period=1, freq=None, axis=0, fill_value=None) 마침표 이동할 기간 수입니다. 음수도 사용할 수 있습니다. 축 부울 값이 필요합니다. 인덱스를 이동하려면 0, 열을 이동하려면 1 fill_value 누락된 값을 대체합니다. 예를 들어 이 shift()를 사용하는 방법을 살펴보겠습니다

두 DataFrame 사이에서 흔하지 않은 행을 찾으려면 concat() 메서드를 사용하십시오. 먼저 alias −를 사용하여 필요한 라이브러리를 가져오겠습니다. import pandas as pd 두 개의 열이 있는 DataFrame1 생성 - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],

대칭 키 암호화를 이해합시다. 대칭 키 암호화 암호화의 대칭 키 암호화 알고리즘은 일반 텍스트를 암호화하고 암호 텍스트를 해독하기 위해 두 당사자 간에 공유되는 단일 키 또는 동일한 암호화 키(비밀 키)를 사용합니다. 키가 동일하거나 두 키 사이에 간단한 변경이 있을 수 있습니다. Diffie–Hellman 키 교환 또는 기타 공개 키 프로토콜을 사용하여 각 메시지에 대한 새로운 비밀 키의 공유 및 사용에 안전하게 동의합니다. 비대칭 키 암호화 비대칭 키 암호화는 한 쌍의 공개 키와 개인 키를 사용하여 통신할 때 일반 텍스트와