Byte의 발자취

# 데이터 가공할때 사용 ! => 기존의 데이터를 가지고 새로운 컬럼을 만들때 많이 사용 # 고급 함수로 데이터 분석시에 굉장히 중요한 개념 # 이전장 예제에서 사용하였던 데이터를 가지고 실행 # 시급이 30 이상이면 'A' 이고 그렇지 않으면 'B' 라고 해라. = 조건문 // 이전 실습 예시에서 일정 수치보다 큰 데이터를 가져와라 라는것과는 다름 # salary >= 30 : # print('A') # else : # print('B') # 이런 결과를 얻고 싶은것이기 때문에 함수로 만들어서 사용한다. # 예로 35인 그룹은 A로 28인 그룹은 B가 되도록 코드 블록을 만들고 싶다. #get_group(35) # 'A' #get_group(28) # 'B' #..

# 행 삭제, 열 삭제 # drop() 함수를 이용하고, axis 만 설정해 주면 된다. # 이전장에서 사용했던 데이터를 그대로 가져와서 진행 # store 2 삭제 (행) df.drop('store 2' , axis= 0) # glasses 컬럼 삭제 (열) df.drop('glasses', axis=1) # pants, glasses, shirts 3개 컬럼 삭제 df.drop(['pants','glasses','shirts'] , axis=1) # 1) '=' 기호를 사용하여 데이터를 다시 저장하는 방법 df = df.drop('glasses' , axis=1) ㄴ 삭제한 결과값을 df 원본에 다시 저장 # 2) inpl..