판다스 3

[Pandas] 데이터 필터링: isin vs contains

# isinisin은 특정 값들의 목록(리스트, 시리즈 등)이 데이터프레임이나 시리즈의 값에 포함되어 있는지를 확인하는 데 사용된다.여러 값 중 하나라도 일치하면 True를 반환한다.주로 ==(동등 비교)를 여러 값에 대해 한꺼번에 수행할 때 사용한다.대소문자를 구분한다.import pandas as pd# 데이터 생성df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]})# 특정 이름이 포함된 행 필터링filter_names = ['Alice', 'Charlie']filtered_df = df[df['Name'].isin(filter_names)]print(filtered_df)# 결과:# Name Age# ..

Python 2024.11.18

[Pandas] 날짜/시간의 차이 (timedelta)

# timedeltatimedelta는 파이썬의 datetime 모듈에서 제공하는 클래스 중 하나로, 두 날짜 또는 시간 간의 차이(간격)를 표현하는 데 사용된다.날짜 및 시간 간의 연산(더하기, 빼기 등)을 수행하거나, 두 시점 간의 간격 정보를 쉽게 다룰 수 있다. # timedelta의 특징기간(간격) 표현timedelta는 일(day), 초(second), 마이크로초(microsecond) 단위의 간격을 표현한다.연산 지원날짜 또는 시간과 더하거나 빼는 연산이 가능하다.두 날짜 간의 차이를 계산하면 timedelta 객체가 반환됩된다.단위 변환내부적으로는 초 단위로 저장되지만, 필요한 경우 days, seconds, microseconds 등으로 값을 추출할 수 있다. # timedelta 생성하..

Python 2024.11.18

[Pandas] 날짜/시간 데이터 처리하기(to_datetime(), .dt, to_period)

# to_datetime()to_datetime()은 문자열이나 숫자 등 다양한 포맷의 데이터를 Pandas의 날짜/시간 형식(datetime64)으로 변환한다.날짜와 시간 데이터를 처리할 수 있다.데이터 형식을 자동적으로 추론하거나 명시적 형식을 지정할 수 있다.잘못된 형식의 데이터 처리 옵션을 제공한다.## 날짜/시간 데이터 처리하기import pandas as pddates = ["2023-01-01", "2023/02/01", "01-03-2023"]pd.to_datetime(dates)# 결과: DatetimeIndex(['2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) ## 데이터 형식 지정하기pd.to_..

Python 2024.11.18
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