DataFrame apply() 메서드 DataFrame에 대해 Function을 적용하고 싶다면 apply()함수를 활용하면 좋습니다. 이 메서드는 첫 인자로 함수를 필수값으로 받습니다. 경우에 따라 두번째 인자로 axis를 사용할 수 있습니다. axis 인자는 0이 default입니다. axis가 0 or 'index'인 경우 각 column에 대해 함수를 적용합니다. axis가 1 or 'columns'인 경우 각 row에 대해 함수를 적용합니다. 아래의 예제에서는 Numpy의 np.sort를 사용하여 적용해보았습니다. np.sqrt는 각 요소마다 적용되는 함수(universal function, ufunc)로 이 경우에는 np.sqrt(df)와 동일한 결과를 가져옵니다..
DataFrame 고급 인덱싱 DataFrame에서 특정한 데이터만 골라내는 것을 인덱싱이라고 합니다. 앞 절에서는 column에 대해 label, label list 인덱싱을, row에 대해 index(정수) 슬라이스 총 3가지 방식을 사용하여 데이터를 추출하는 방법을 살펴 봤습니다. 그런데 Pandas는 NumPy 배열과 같이 콤마(,)를 사용한 (row 인덱스, column 인덱스) 형식의 2차원 인덱싱을 지원하기 위해 다음과 같은 특별한 인덱서(indexer) 속성도 제공합니다. loc : label 값 기반의 2차원 인덱싱 iloc : 순서를 나타내는 정수 기반의 2차원 인덱싱 df.loc[row 인덱싱 값] df.loc[row 인덱싱 값, column 인덱싱 값]DataFrame 고급 인덱싱 ..
DataFrame Class DataFrame은 Pandas의 주요 데이터 구조입니다. label된 row와 column, 두개의 축을 갖는 데이터 구조입니다. 산술 연산은 row와 column 모두 적용됩니다. Series 객체를 갖는 dictionary라고 생각하면 비슷합니다. 첫 인자로 data, 두 번째 인자로 index를 전달합니다. DataFrame은 각 column마다 자료형이 다를 수 있습니다. DataFrame 생성 Series가 1차원 벡터 데이터에 행방향 index(row index)를 붙인것이라면 DataFrame 클래스는 2차원 행렬 데이터에 index를 붙인 것과 형태가 비슷합니다. row와 column을 갖는 2차원이므로 각각의 행 데이터의 이름이 되는 행 index(row i..
