코딩못하는사람

1.2 핵심 기능 1.2.1 reindex 재색인 Series객체에 대해서 reindex를 호출하면 데이터를 새로운 색인데 맞게 재배열하고 존재하지 않는 색 이 있다면 NaN을 추가 obj = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6], index=['d', 'b', 'a', 'c']) obj2 = obj.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) #원하는순으로 출력한 것 a -5.3 b 7.2 c 3.6 d 4.5 e NaN #e는 없었으므로 method='ffill'을 추가하면 여 누락된 값(NaN)을 직전의 값으로 채워 넣을 수 있다 칼럼과 인덱스 둘다 reindex가 가능하다. 1.2.2 하나의 로우나 컬럼 삭제 하기 drop 메서들를 사용하여 선택한 값들이 삭제..

1.1 pandas 자료구조 1.1.1Data Series obj2 = pd.Series([4, 7, -5, 3], index=['d', 'b', 'a', 'c']) (인덱스 선언을 하지않으면 0부터 차례대로 설정됨) obj d 4 b 7 a -5 c 3 dtype: int64 obj.index와 obj.values로 인덱스 모음과 값들을 볼 수 있음. inedx=Index(['d', 'b', 'a', 'c'], dtype='object') values=[ 4 7 -5 3] 1차원 데이터이므로 인덱스에 접근해서 데이터를 사용할 수 있다. obj2['d'] = 6 values=[6,7,-5,3] Series는 고정길이의 정렬된 사전형 색인값에 데이터 값을 매핑 하고 있기때문에, 파이썬의 사전형과 비슷하다...