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다음 기본 구문을 사용하여 Pandas DataFrame의 각 행에 대한 값의 표준 편차를 계산할 수 있습니다. df. std (axis= 1 , numeric_only= True ) axis=1 인수는 팬더에게 각 열 대신 각 행에 대해 계산을 수행하도록 지시하고, numeric_only=True 는 계산을 수행할 때 숫자...

다음 함수를 사용하여 Pandas DataFrame에 있는 각 숫자 열의 평균, 중앙값 및 모드를 계산할 수 있습니다. print ( df.mean (numeric_only= True )) print (df. median (numeric_only= True )) print (df. mode (numeric_only= True )) 다음 예에서는 이러한 기능을 실제로 사용하는 방법을...

다음 방법을 사용하여 열의 절대값을 기준으로 Pandas DataFrame의 행을 정렬할 수 있습니다. 방법 1: 절대값 기준으로 정렬(절대값이 가장 작은 것이 먼저 표시됨) df. reindex (df[' my_column ']. abs (). sort_values (). index ) 방법 2: 절대값 기준으로 정렬(절대값이 가장 큰 것이...

read_csv() 함수에서 usecols 인수를 사용하여 CSV 파일의 특정 열을 Pandas DataFrame으로 읽을 수 있습니다. 이 인수를 사용하는 두 가지 일반적인 방법이 있습니다. 방법 1: 열 이름과 함께 usecols 사용 df = pd. read_csv (' my_data.csv ', usecols=[' this_column ', ' that_column...

CSV 파일을 Pandas DataFrame으로 가져올 때 다음 기본 구문을 사용하여 특정 열을 제거할 수 있습니다. df = pd. read_csv (' basketball_data.csv ', usecols= lambda x:x != ' rebounds ') 이 특정 예에서는 Basketball_data.csv 라는 CSV 파일의 각 열을 Pandas DataFrame으로 읽습니다....

CSV 파일을 Pandas DataFrame으로 가져올 때 다음 기본 구문을 사용하여 첫 번째 열을 무시할 수 있습니다. with open (' basketball_data.csv ') as x: ncols = len ( x.readline (). split (' , ')) df = pd. read_csv (' basketball_data.csv ', usecols=...

다음 기본 구문을 사용하여 헤더 없이 CSV 파일을 Pandas DataFrame으로 읽을 수 있습니다. df = pd. read_csv (' my_data.csv ', header= None ) header=None 인수는 팬더에게 첫 번째 줄을 헤더 줄로 사용해서는 안 된다는 것을 알려줍니다. 다음 예에서는 실제로 이 구문을...

CSV 파일을 Pandas로 가져올 때 다음 기본 구문을 사용하여 DataFrame의 열 이름을 정의할 수 있습니다. colnames = [' col1 ', ' col2 ', ' col3 '] df = pd. read_csv (' my_data.csv ', names=colnames) names 인수는 DataFrame의 열에 사용하려는 이름 목록을...

다음 기본 구문을 사용하여 Pandas DataFrame의 문자열에서 CSV 파일을 읽을 수 있습니다. import pandas as pd import io df = pd. read_csv ( io.StringIO (some_string), sep=" , ") 다음 예에서는 이 구문을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다. 예 1: 쉼표를 구분 기호로...

CSV 파일을 pandas로 가져올 때 다음 기본 구문을 사용하여 DataFrame의 각 열 유형을 지정할 수 있습니다. df = pd. read_csv (' my_data.csv ', dtype = {' col1 ': str , ' col2 ': float , ' col3 ': int }) dtype...