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날짜 데이터를 다루는 일이 최근에 잦았는데, 매번 사용할 때 마다 헷갈려서 정리한 datetime library. string 타입을 datetime 타입으로 형변환 및 반대로 형변환, 그리고 현재 시점을 기준으로 몇일 전, 후를 주로 사용하는 편이다. 추후 추가로 사용하게 되는 날짜 기능들에 대해서는 하나씩 추가할 예정이다. # string to datetime # string -> datetime from datetime import datetime datetime.strptime('2022-05-18', '%Y-%m-%d') # datetime to string # datetime -> string import datetime import date today = date.today() today.s..

주피터 노트북이 가시적이어서 자주 사용하는 편인데, 주로 데이터프레임을 다룬다. 가끔 사용할 때마다 까먹고 검색하는 기능들에 대해서 정리해본다. 1. Group by 1) group by grouped_df = df.groupby(by=['column_name'], as_index=False) 2) group by: count() grouped_df = df.groupby(by=['column_name'], as_index=False).count() column_name의 값이 동일한 row의 수를 집계하기 위한 count(). count()외에도 sum(), mean() 등 다양한 함수를 지원한다. 2. Sorting 1) sorting df.sort_values(by=['column_name'], a..

매번 데이터프레임 생성하는 코드를 기억하지 못해 작성하는 데이터프레임 생성 및 row추가 코드 글. 1. 데이터프레임을 생성 import pandas as pd df = pd.DataFrame(columns=['column_name_1', 'column_name_2', ..., 'column_name_N']) 2. 데이터프레임에 row를 추가 df = df.append({'column_name1': value_1, 'column_name_2': value_2, ..., 'column_name_N': value_N}, ignore_index=True) * 컬럼명은 매번 명시하지 않고, 컬럼 순에 따라 데이터를 입력해도 괜찮다.