[Pandas] 스태킹과 언스테이킹
스태킹과 언스태킹¶ 피벗함수와 유사한 .stack()과 .unstack()이 있습니다. 스태킹은 칼럼 레이블과 그 값을 로우 인덱스와 값으로 회전시킵니다. 언스테이킹은 로우 인덱스와 그 값이 칼럼 레이블과 값으로 회전 되도록 변경합니다. In [5]: import pandas as pd sensor_readings = pd.DataFrame({ "axis" : ['x', 'x', 'x', 'x', 'x', 'y','y','y','y','y'], "error" : [0,1,0,0,0,1,1,0,1,0]}, index = {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}) se..
2022. 1. 17.
[Pandas] 데이터 피봇팅
데이터 피봇팅¶ 데이터 중 정보가 스택양식으로 로우에 연속적으로 표현된 경우가 있습니다. axis의 x,y에 대한 index별 status값이 로우에 연속적으로 저장된 행방향 데이터를 열 방향 데이터로 변경하는 것을 피봇(Pivot)이라고 합니다. In [1]: import pandas as pd sensor_readings = pd.DataFrame({"index" : [0,1,2,3,4,0,1,2,3,4], "axis" : ['x', 'x', 'x', 'x', 'x', 'y','y','y','y','y'], "status": [10,11,12,13,14,105..
2022. 1. 16.
[Pandas] 데이터접합 방향설정 및 이름설정
데이터 접합 방향 설정 및 그룹이름 지정 (keys)¶ 연결하는 2개의 데이터프레임의 구조가 다른 경우 연결 시 정보가 없는 부분을 NaN으로 처리합니다. In [239]: df1 = pd.DataFrame(np.arange(0,10).reshape(2,5), columns=['c1', 'c2', 'c3', 'c4', 'c5']) df1 Out[239]: c1 c2 c3 c4 c5 0 0 1 2 3 4 1 5 6 7 8 9 In [238]: df2 = pd.DataFrame(np.arange(10,20).reshape(5,2), columns = ['c1', 'c6']) df2 Out[238]: c1 c6..
2022. 1. 7.