DataFrame-str.slice

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dataframe slice str.slice() python to_numeric テキストリンク

str.sliceを使用してDataFrame値をクリップ

のデータ列値を受信すると、str形式の次の数値列値が表示される場合があります.

data.head(10)

この場合、columnの「出席率」の分子値と分母値を取得し、数値型に変換し、値を分離します.

このときstr.sliceを用いて分母と分子値を取得する.

data['분자'] = data['출석율'].str.slice(start=0, stop=2)
## 앞에 두 글자를 가져온다.
data['분모'] = data['출석율'].str.slice(start=-2)
## 뒤에서 부터 두 글자를 가져온다.

data.head()

の場合、分母と分子値は「object」としてロードされます.

data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 184 entries, 0 to 183
Data columns (total 8 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   전직분     184 non-null    object 
 1   이름      184 non-null    object 
 2   또래      184 non-null    float64
 3   출석율     175 non-null    object 
 4   성별      184 non-null    object 
 5   서베이응답자  184 non-null    object 
 6   분자      175 non-null    object 
 7   분모      175 non-null    object 
dtypes: float64(1), object(7)
memory usage: 12.9+ KB

は現在、to numericalを使用してデジタルに変換されています.

data['분모'] = pd.to_numeric(data['분모'])
data['분자'] = pd.to_numeric(data['분자'])

data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 184 entries, 0 to 183
Data columns (total 8 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   전직분     184 non-null    object 
 1   이름      184 non-null    object 
 2   또래      184 non-null    float64
 3   출석율     175 non-null    object 
 4   성별      184 non-null    object 
 5   서베이응답자  184 non-null    object 
 6   분자      175 non-null    float64
 7   분모      175 non-null    float64
dtypes: float64(3), object(5)
memory usage: 12.9+ KB

最後に出席率を求めた.

data['출석'] = data['분자']/data['분모']*100
data.head()

Reference

この問題について(DataFrame-str.slice), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://velog.io/@dohy426/DataFrame-str.slice

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TIL(2021.12.31)

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