Inplace=True 옵션을 썼는데, 데이터 변경이 안되는 경우
drop, fillna, replace 등 python pandas 함수를 쓰면서 Inplace=True 옵션을 자주 사용하였는데, 이 옵션이 동작하지 않는 경우가 있어서 공유합니다. 우선 아래 예제를 보겠습니다. 1. Inplace=True 옵션이 동작하지 않는 경우 이 예제는 Age와 Income 열의 값이 0인 경우 각 컬럼의 평균값으로 대체하는 예제입니다. import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Emily'], 'Age': [25, 30, 35, 0], 'Income':[100,200,300,0], 'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Sydney'], 'Gende..
2023. 6. 11.
[빅데이터분석기사 실기][작업형1] iloc와 loc를 이용한 데이터프레임 접근
iloc와 loc는 데이터프레임을 다루는 데 있어 기본이 되는 방법입니다. iloc와 loc에 대해 알기 전에 슬라이싱을 알아야 하니, 혹시 슬라이싱에 익숙하지 않으면 아래 글을 먼저 봐주세요. 2023.06.17 - [데이터분석과 AI/빅데이터 분석기사] - [빅데이터분석기사 실기][작업형1] 슬라이싱 1. loc와 iloc의 차이 - 행 loc는 index에 직접 접근하며, iloc는 index의 순서를 따릅니다. import pandas as pd # 데이터 생성 data = { 'Car': ['Corolla', 'Civic', 'Accord', 'Sonata', 'Optima'], 'Manufacturer': ['Toyota', 'Honda', 'Honda', 'Hyundai', 'Kia'], '..
2023. 6. 6.