Just Fighting

데이터를 위아래로 연결하고 싶을 때 사용한다. 즉, 데이터들의 컬럼이 같고, 행을 추가하는 방식이다. import pandas as pd pd.concat([데이터1, 데이터2, 데이터3]) 데이터를 특정 컬럼을 기준으로 옆으로 합치고 싶을 때 사용한다. pd.merge(데이터1, 데이터2, on='컬럼', how='방법') pd.merge(데이터1, 데이터2, on=['컬럼1', '컬럼2', '컬럼3'], how='방법') # 데이터의 컬럼명이 다를 경우 사용 pd.merge(데이터1, 데이터2, left_on='컬럼1', right_on='컬럼1*', how='방법') 추후에,,

데이터 분석을 하기 위해 데이터의 구조를 변경해야할 때 melt와 pivot 함수를 사용하면된다. 처음에 검색 안하고 혼자 해보려다가 아주 시간 낭비했다*^^* 가로의 데이터를 세로로 바꾸는 함수이다. 컬럼명을 값으로 바꿔서 아래로 데이터를 줄세우는 방식이다. 데이터프레임.melt(id_vars=기준컬럼, value_vars=기존컬럼, var_name=컬럼의컬럼명, value_name=값의컬럼명) 이 함수는 melt()와 정반대인 함수로, 세로로 된 데이터를 가로로 바꾸어주는 함수이다. 데이터프레임.pivot(index=기준컬럼, columns=컬럼이될컬럼, values=값이될컬럼)

저번에 다양한 데이터 타입과 라이브러리로 막대 그래프를 그리는 방법을 정리했었다. 2022.01.27 - [Statistics/Python] - 데이터 타입 별 barplot 그리기 이번에는 matplotlib의 다양한 함수들을 이용하여 막대그래프가 아닌 다른 그래프들을 그리는 방법을 정리하고자 한다. 먼저 라이브러리를 import 해준다. 그리고 그래프에 한글을 넣기 위해서 아래 코드도 필요하다. import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib # 한글깨지는 현상 해결 matplotlib.rcParams['font.family'] ='Malgun Gothic' matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] =False plt.plot..

딕셔너리는 sort()로 정렬할 수 없으며, sorted()함수를 사용하여 정렬한다. key 리스트 반환 ① key 기준으로 정렬 dic = {'A':1, 'C':4, 'B':2, 'D':3} dic2 = sorted(dic) ② value 기준으로 정렬 dic = {'A':1, 'C':4, 'B':2} dic2 = sorted(dic, key = lambda x : dic[x]) items() 이용한 정렬 ① key 기준 정렬 dic = {'A':1, 'B':3, 'C':2} dic1 = sorted(dic.items())# 리스트 dic2 = dict(sorted(dic.items()))# 딕셔너리 단, sorted는 list를 반환하기 때문에 딕셔너리를 만들고 싶다면 dict()를 사용해야함. ② ..