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DataFrame2.7

Python 데이터프레임의 열을 정규화하십시오., Normalize columns of a dataframe 질문 나는 각 열이 다른 값 범위를 가진 판다스 데이터프레임을 가지고 있습니다. 예를 들면: df: A B C 1000 10 0.5 765 5 0.35 800 7 0.09 이 데이터프레임의 열을 정규화하여 각 값이 0과 1 사이에 있도록 하는 방법이 있을까요? 원하는 출력은 다음과 같습니다: A B C 1 1 1 0.765 0.5 0.7 0.8 0.7 0.18(즉, 0.09/0.5) 답변 하나의 쉬운 방법은 Pandas를 사용하는 것입니다: (여기에서 평균 정규화를 사용하고 싶습니다) normalized_df=(df-df.mean())/df.std() min-max 정규화를 사용하려면: normalized_df=(df-df.min())/(df.max()-df.min()) 편집: 일부 우려 사항을 해결하기.. 2023. 11. 13.
Python 데이터프레임 열 유형을 문자열에서 날짜 및 시간으로 변환하십시오., Convert DataFrame column type from string to datetime 질문 데이터프레임 열의 문자열(dd/mm/yyyy 형식)을 datetime dtype으로 어떻게 변환할 수 있을까요? 답변 가장 쉬운 방법은 to_datetime을 사용하는 것입니다: df['col'] = pd.to_datetime(df['col']) 이는 유럽 시간에 대한 dayfirst 인자도 제공합니다 (하지만 이는 엄격하지 않습니다). 실제로 작동하는 예시입니다: In [11]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005'])) Out[11]: 0 2005-05-23 00:00:00 dtype: datetime64[ns] 특정 형식을 전달할 수도 있습니다: In [12]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']), format="%m/%d/.. 2023. 11. 3.
Python 문자열에서 판다스 데이터프레임 생성하기, Create Pandas DataFrame from a string 질문 기능을 테스트하기 위해 문자열에서 DataFrame을 만들고 싶습니다. 테스트 데이터가 다음과 같다고 가정해 봅시다: TESTDATA="""col1;col2;col3 1;4.4;99 2;4.5;200 3;4.7;65 4;3.2;140 """ 그 데이터를 Pandas의 DataFrame으로 읽어들이는 가장 간단한 방법은 무엇인가요? 답변 이를 수행하는 간단한 방법은 StringIO.StringIO (python2) 또는 io.StringIO (python3)를 사용하여 pandas.read_csv 함수에 전달하는 것입니다. 예: import sys if sys.version_info[0] < 3: from StringIO import StringIO else: from io import StringI.. 2023. 11. 2.
Python 열 이름에 따라 판다스 데이터프레임의 열을 정렬하는 방법 [중복], Sorting columns in pandas dataframe based on column name [duplicate] 질문 나는 dataframe을 가지고 있습니다. 이 dataframe은 200개 이상의 열을 가지고 있습니다. 이슈는 생성된 순서입니다. ['Q1.3','Q6.1','Q1.2','Q1.1',......] 다음과 같이 열을 정렬해야 합니다: ['Q1.1','Q1.2','Q1.3',.....'Q6.1',......] Python 내에서 이를 수행할 수 있는 방법이 있을까요? 답변 df = df.reindex(sorted(df.columns), axis=1) 이는 열 이름을 정렬하면 원하는 순서를 얻을 것으로 가정합니다. 열 이름이 사전식으로 정렬되지 않는 경우 (예 : 열 Q10.3이 Q9.1 다음에 나타나길 원하는 경우) 다른 방식으로 정렬해야하지만, 이는 판다스와는 무관합니다. 2023. 10. 25.

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