http://sjh4773.github.io/categories/pandas-%EA%B3%B5%EB%B6%80/ Recent content in pandas 공부 on My New Hugo Site Hugo -- gohugo.io kr-ko Wed, 14 Apr 2021 19:15:38 +0000 http://sjh4773.github.io/post/pandas-factorize/ Wed, 14 Apr 2021 19:15:38 +0000 http://sjh4773.github.io/post/pandas-factorize/ pandas.factorize() 대부분의 머신러닝 알고리즘은 숫자형을 다루므로 카테고리를 텍스트에서 숫자로 바꿔줘야 한다. 이를 위해 각 카테고리를 다른 정숫값으로 매핑해주는 factorize() 함수를 사용합니다. pandas.factorize() and Series.factorize() Parameters: values : 1D sequence. sort : [bool, Default is False] Sort uniques and shuffle labels. na_sentinel : [ int, default -1] Missing Values to mark ‘not found’. Return: Numeric representation of array factorize() 방법의 작동 설명 import numpy as np import pandas as pd from pandas. http://sjh4773.github.io/post/pandas_join_01/ Sun, 11 Apr 2021 21:52:29 +0000 http://sjh4773.github.io/post/pandas_join_01/ JOIN 함수 Key Value를 기준으로 데이터 프레임을 병합하는 함수 import pandas as pd d1 = {'Asset_Allocation':[1,2,3,4,5,6], 'stock':['IDEXX','Zoetis','Freshpet','Chewy','Trupanion','WOOF'] } df1 = pd.DataFrame(d1) d2 = {'Asset_Allocation':[2,3,6,8], 'Analyze':['Buy','Hold','Sell', 'None']} df2 = pd.DataFrame(d2) df1 .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } df2 .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } Inner 조인 수행. inner_join_result = pd.merge(df1, df2, on='Asset_Allocation', how='inner') inner_join_result .