dictionary5.2 Python 판다스 열의 값을 사전으로 다시 매핑하고 NaN을 보존합니다., Remap values in pandas column with a dict, preserve NaNs 질문 다음과 같은 딕셔너리가 있습니다: di = {1: "A", 2: "B"} 이를 다음과 같은 데이터프레임의 col1 열에 적용하고 싶습니다: col1 col2 0 w a 1 1 2 2 2 NaN 다음과 같이 결과를 얻고 싶습니다: col1 col2 0 w a 1 A 2 2 B NaN 어떻게 가장 잘 할 수 있을까요? 답변 .replace를 사용할 수 있습니다. 예를 들어: >>> df = pd.DataFrame({'col2': {0: 'a', 1: 2, 2: np.nan}, 'col1': {0: 'w', 1: 1, 2: 2}}) >>> di = {1: "A", 2: "B"} >>> df col1 col2 0 w a 1 1 2 2 2 NaN >>> df.replace({"col1": di}) col1 .. 2023. 9. 16. Python에서 **kwargs를 올바르게 사용하는 방법, Proper way to use **kwargs in Python 질문 **kwargs를 기본값으로 사용하는 경우 Python에서 올바른 방법은 무엇인가요? kwargs는 사전을 반환하지만, 기본값을 설정하는 가장 좋은 방법은 무엇인가요? 단순히 사전으로 접근해야 할까요? get 함수를 사용해야 할까요? class ExampleClass: def __init__(self, **kwargs): self.val = kwargs['val'] self.val2 = kwargs.get('val2') 내가 본 코드에서 사람들은 서로 다른 방식으로 이를 수행하며, 어떤 것을 사용해야 할지 알기 어렵습니다. 답변 딕셔너리에 없는 키에 대해 get()에 기본값을 전달할 수 있습니다: self.val2 = kwargs.get('val2',"기본값") 하지만, 특정 기본값을 가진 특정 인.. 2023. 9. 13. 이전 1 다음
