안녕하세요. 코딩왕 코주부입니다. Python의 주요 라이브러리 중 하나인 극강의 Pandas!! 모두 많이 쓰시죠? 오늘은 groupby 를 이용하여 연산된 새로운 column을 데이터 프레임의 변형없이 생성하는 방법을 정리합니다. (make a new column with calculated values) 우선 DataFrame 부터 준비해줍니다. import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'Name':['John', 'Daniel', 'Sera', 'Brian', 'John', 'Daniel', 'Sera', 'Brian'], 'Subject' : ['Math', 'Math', 'Math', 'Math', 'English', 'English', 'English', 'En..

안녕하세요 코딩왕 코주부입니다! 오늘은 Python의 Pandas를 이용하여 DataFrame Groupby와, Groupby의 Filter 함수 사용법에 대해 알려드리려고 합니다! 예시를 준비하였으니 확인하면서 따라해보시면 도움될 것 같네요! 우선 예제로 사용할 DataFrame 부터 준비를 합니다. 오늘의 df 는 Name, Sex, Age, Car 열로 이루어져있고 차를 2대 이상 소유한 사람이 누군지!? 그리고 그들의 이름과 나이를 한 번 확인해보겠습니다. import pandas as pd df = pd.read_csv('have_car.csv') print(df) Name Sex Age Car 0 Sam Female 20 Benz S550 1 Sam Female 20 BMW 330i 2 Jam..

안녕하세요 코봉이입니다! python 에서 groupby 함수를 써서 원하는 결과를 얻은 다음 data를 저장하고, 다시 불러왔을 때 당황하셨던 경험이 있으신가요? import pandas as pd path = 'C:/Users/dataset/' data = pd.read_csv(path + 'data4.csv') print(data) name age job hobby city 0 brian 25 farmer baseball tokyo 1 baker 20 teacher basketball seoul 2 henna 18 soldier soccer sanfransisco 3 harry 19 driver ski roma 4 tom 24 painter pingpong paris 5 bob 23 athletic..

안녕하세요 여러분, 코봉이 입니다! 오늘은 pandas의 groupby 를 이용한 그룹핑 방법 중 하나를 알아볼 텐데요. 데이터를 정리하다 보면 같은 값을 가지는 여러 행을 merge 하여 한 행으로 정리해야될 일이 있으실 겁니다. 그럴 때, 꼭 유용하게 쓰셨으면 하여 작성합니다! Korea & seoul 에 사는 친구들이 5명인데, 굳이 여러 행으로 볼 필요 있나요? 한 줄로 합쳐야 용량 관점에서 더 이점이 있을 때도 있겠죠? import pandas as pd path = 'C:/Users/dataset/' data = pd.read_csv(path + 'data3.csv') ## dataset read ## print(data) country city name 0 Korea seoul brian 1..