pbj0812의 코딩 일기

0. 목표 - relativedelta 를 활용한 date_add 구현 1. 실습하기 1) library 호출 import pandas as pd from dateutil.relativedelta import relativedelta 2) 데이터 프레임 생성 df = pd.DataFrame({'id' : [1, 2, 3, 4, 5], 'date' : ['2021-01-01 11:11:11', '2021-02-01 11:11:11', '2021-01-03 11:11:11', '2021-04-10 11:11:11', '2021-05-01 11:11:11']}) 3) 데이터 형식 변경 df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S") 4)..

0. 목표 - isin 으로 SQL in 구현 1. 실습하기 1) library 호출 import pandas as pd 2) 테이블 생성 df = pd.DataFrame({'A' : [1, 2, 3, 4, 5], 'B' : ['apple', 'banana', 'apple', 'berry', 'watermelon']}) 3) isin 으로 in 구현 df[df.B.isin([1, 'apple'])] 4) isin 으로 not in 구현 df[~df.B.isin([1, 'apple'])] 2. 참고 - How to filter Pandas dataframe using 'in' and 'not in' like in SQL

0. 목표 - Python 의 Pandas 를 이용하여 SQL 스럽게 데이터 전처리 하기 1. 실습 1) SELECT (1) 필드 하나 df = pd.DataFrame({'a' : [1, 2, 3, 4, 1], 'b' : [2, 3, 4, 5, 6], 'c' : [2, 4, 6, 8, 6]}) df['a'] (2) 필드 여러개 df[['a', 'b']] (3) 행 인덱스로 접근 df.loc[0] 2) WHERE - a 가 3 이상 df[df['a'] >= 3] - a 가 3 이상이고 b 가 5 미만 a = ((df['a'] >= 3) & (df['b'] < 5)) df.loc[a] 3) CASE def case(x): if x < 2: return '2 미만' elif x < 4: return '4 미만..

0. 목표 - ROC 곡선 그리기 1. 실습 1) library 호출 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 2) 데이터 생성 index = [i for i in range(1, 21)] label = ['p', 'p', 'n', 'p', 'p', 'p', 'n', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n', 'n', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n'] probability = [0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.55, 0.54, 0.53, 0.52, 0.51, 0.505, 0.4, 0.39, 0.38, 0.37, 0.36, 0.35, 0.34, 0.33, 0.3, 0.1] 3) 데이터 프레임화 data = pd.Dat..