Python : Pandas 기본 - DataFrame #2
이 블로그에서는 DataFrame의 기본적인 사용법에 대하여 설명합니다. 데이터 선택DataFrame 의 데이터는 테이블처럼 열과 행으로 구성되어 있습니다. 그래서 아래와 같은 방법으로 각 데이터에 접근합니다.열 선택: df['column_name'] 또는 df.column_name.여러 열 선택: df[['col1', 'col2']].행 선택: df.iloc[index] (정수 인덱스 사용), df.loc[label] (레이블 사용)import pandas as pd# 예제 DataFramedata = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los ..
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Python : Pandas 를 이용한 엑셀 작업 예제
CSV를 읽어 피봇 테이블을 만들고 값에 따라 Color Scale 을 적용하는 업무는 자주 있는 일입니다. 이 블로그에서는 Pandas를 사용하여 위와 같은 복잡한 요건을 처리하는 예제를 작성해 봅니다.요건 : CSV 파일에는 아래와 같은 컬럼이 있다고 가정합니다. 특정 페이지에 링크된 리소스 파일들(html, css, js 등)의 이름과 최적화 전후 파일크기와 감소량을 보여줍니다.PageName, fileName, before, after, gz_before, gz_after, saving, gz_saving 한 페이지에는 여러 리소스들이 존재하고, 여러 페이지에 공통으로 존재하는 파일들도 많기 때문에 리소스 파일이름(fileName) 으로 그룹핑하여 특정 파일에 어떤 페이지들이 얼마만큼 최적화..
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