[Python] iloc vs loc
■ iloc 숫자(integer position)로 접근 예시) data.iloc[:,:3] - 특정 순서의 열을 인덱싱 할 때 data.iloc[:,[2,5,-1]] # -1은 마지막 열 ■ loc 문자(label)로 접근 예시) - 행과 열 모두 인덱싱 한 경우 pd.concat([target,weather_mean],axis=1).corr().loc['smp_max':'supply','area':] - 특정 열을 선택한 경우 daily_price_oil.loc[:,['date','mean']] - 열의 특정 범위를 선택한 경우 weather.loc[:,'area':'temp'] 결론 인덱싱을 숫자로 할지, 문자로 할지 차이였다.
[Python] apply, lambda 함수의 활용 + map 함수
■ apply 함수 데이터 프레임에 특정 함수를 '적용'시키는 함수 df.apply(f(x), axis = ?) 예시) 다음과 같은 데이터 프레임이 있을때, df = pd.DataFrame({'Math' : [80,60,90], 'English' : [50,90,60]}, index = ['A','B','C']) - 이 반의 수학 평균점수, 영어 평균점수를 알고 싶다면 df.apply(np.average,axis=0) - A의 평균, B의 평균, C의 평균값을 알고 싶으면 df.apply(np.average,axis=1) ■ lambda 함수 한 번 쓰고 버리는 함수 lambda x : f(x) 예시) f = lambda x: x+100 f(8) 활용 다음과 같은 형태의 특성에서 시간에 대한 정보를 제거..
