먼저 메서드를 실행시키기 위해 데이터를 두개 작성한 후 combine_first를 이용하여 데이터 프레임을 합치겠습니다.
test_01 = [[2.3, np.nan],
[4.0, 1.5],
[np.nan, 11.2],
[-0.5, -3.0],
[.3, 14]]
df_test_01 = pd.DataFrame(test_01, columns = ["data1","data2"],
index = ["a","b","c","d","e"])
test_02 = [[1.2, np.nan],
[3.4, 6.6],
[np.nan, -3.2],
[1.2, 3.0],
[1.3, -3.4]]
df_test_02 = pd.DataFrame(test_02, columns = ["data3","data4"],
index = ["a","b","c","d","e"])
test_com = df_test_01.combine_first(df_test_02)
그럼 아래와 같이 합쳐진 데이터 프레임이 출력 됩니다.
1. sum( )
해당하는 열의 합들을 출력하는 메서드 입니다.
test_com.sum()
2. prod( )
해당하는 열의 곱들을 출력하는 메서드 입니다.
test_com.prod()
3. mean( )
해당하는 열의 평균을 출력하는 메서드 입니다.
test_com.mean()
'Data·AI > Pandas' 카테고리의 다른 글
006. add( ), sub( ), mul( ), div( ) 메서드 파악하기 (0) | 2019.05.01 |
---|---|
005. pandas 데이터 전처리하기 (0) | 2019.05.01 |
004. pandas를 이용하여 데이터 프레임 만들기 (0) | 2019.05.01 |
003. pandas series - 다양한 메서드들 (0) | 2019.04.30 |
002. pandas series-기초 (0) | 2019.04.30 |
댓글