データフレーム解析関数
集約関数
count
(Default:NaN値を除く)
data = {
'korean': [50, 60, 70],
'math': [10, np.nan, 40]
}
df = pd.DataFrame(data, index = ['a','b','c'])
df.count(axis = 0) # 열 기준
df.count(axis = 1) # 행 기준
データ型は整数型であることに注意してください.
max, min
(Default:列ベース、NAN値を除く)
data = {
'korean': [50, 60, 70],
'math': [10, np.nan, 40]
}
df = pd.DataFrame(data, index = ['a','b','c'])
df.max() # 최댓값
df.min() # 최솟값
データ型が間違っていることに注意してください.
sum, mean
(Default:列ベース、NAN値を除く)
data = {
'korean': [50, 60, 70],
'math': [10, np.nan, 40]
}
df = pd.DataFrame(data, index = ['a','b','c'])
df.sum() # 합계
df.mean() # 평균
データ型エラー!
(NAN値を含む行条件)
axis = 1行別計算skipna = Truena値skipna = Falsena値を含むdata = {
'korean': [50, 60, 70],
'math': [10, np.nan, 40]
}
df = pd.DataFrame(data, index = ['a','b','c'])
df.sum(axis = 1) # 합계
df.mean(axis = 1, skipna = False) # 평균
…
B_avg = df['math'].mean()
print(B_avg) # 25.0
# NaN값 대체
df['math'] = df['math'].fillna(B_avg)
# 평균
df.mean(axis = 1, skipna = False)
このときのデータ型もfloat!実刑.
[練習2]集約関数
質問する
データフレームdfは、korean、math列を含む.
dfデータフレームで関数を使用して次のタスクを実行します.
col_num変数に格納して出力しようとします.row_num変数に格納して出力しようとします.col_max変数に保存して出力します.col_min変数に保存して出力します.col_sum変数に保存して出力します.math最終値を列の最大値に置き換え、dfを出力します.col_avg変数に格納して出力する.mport numpy as np
import pandas as pd
data = {
'korean' : [50, 60, 70],
'math' : [10, np.nan, 40]
}
df = pd.DataFrame(data, index = ['a','b','c'])
print(df, "\n")code
# 각 컬럼별 데이터 개수
col_num = df.count(axis = 0)
print(col_num, "\n")
# 각 행별 데이터 개수
row_num = df.count(axis = 1)
print(row_num, "\n")
# 각 컬럼별 최댓값
col_max = df.max()
print(col_max, "\n")
# 각 컬럼별 최솟값
col_min = df.min()
print(col_min, "\n")
# 각 컬럼별 합계
col_sum = df.sum()
print(col_sum, "\n")
# 컬럼의 최솟값으로 NaN값 대체
math_min = df['math'].min()
df['math'] = df['math'].fillna(math_min)
print(df, "\n")
# 각 컬럼별 평균
col_avg = df.mean()
print(col_avg, "\n")実行結果
korean math
a 50 10.0
b 60 NaN
c 70 40.0
korean 3
math 2
dtype: int64
a 2
b 1
c 2
dtype: int64
korean 70.0
math 40.0
dtype: float64
korean 50.0
math 10.0
dtype: float64
korean 180.0
math 50.0
dtype: float64
korean math
a 50 10.0
b 60 10.0
c 70 40.0 Reference
この問題について(データフレーム解析関数), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://velog.io/@namung/데이터프레임-분석용-함수テキストは自由に共有またはコピーできます。ただし、このドキュメントのURLは参考URLとして残しておいてください。
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