2022.06.09

1.

 

틀린 이유>> 축의 요소가 다르다는 에러가 떴는데 파일을 잘못 불러온게 원인이었음

import pandas as pd
corona_df = pd.read_csv('../csv/corona.csv')

상위폴더( ../ )

csv 폴더 (csv)

corona.csv 파일(corona.csv)  을 불러옴

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2. 

1) "unnamed: 0 의미' 

의도치 않은 컬럼이 추가되는 상황이 있는 경우 

corona_df.sort_values("createDt", inplace=True)  ##2번 createDt를 기준으로 오름차순 정렬 
corona_df.reset_index(drop=True,inplace=True)    ##3번 index 값 초기화 기존 인덱스 삭제
corona_df.drop("Unnamed: 0", axis=1,inplace=True) ## 0,1,2,,etc등 열을 기준으로 삭제(drop)하겠다는 의미.그리고 변경된 값 저장
corona_df.head() ##별 말 없으면 head는 고정된 5행 출력한다는 말!

2) axis 축의 방향 >>  ( axis=0 (행) , axis=1 (열) )

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3.

drop의 의미와 inplace의미

1)drop은 기준이 되는 index의 값들을 삭제하는 것이고 inplace는 변경된 index들의 값들을 저장한다는 의미

 ##inplace=True"의 의미는, 해당 변화를 즉각적으로 해당 DataFrame에 반영하겠다는 의미입니다.

 ##False로 한다면 새로운 DataFrame에 변경 내용을 담아주도록 해야 합니다.

corona_df["일일확진자"]=corona_df["일일확진자"].apply(lambda x: np.NaN if (x < 0) else x)

→ np.NaN : null의 값을 의미함. 

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4.

corona_df.loc[corona_df["일일확진자"].isna()]
corona_df.query("일일사망자<0")

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5.

 == (두개 붙이는거 자꾸 까먹음) 

week_change함수 쓰는 것

elif함수 써야 함 (if 조건 여러개면) 

 

data를 다시 불러와야 하는 경우가 발생할 수 있기 

 

 

 

 

 

##데이터 프레임 칼럼을 리스트로 만들기1

 

##데이터 프레임 칼럼을 리스트로 만들기2 

 

 

평균은  mean

 

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#result 변수 지정을 안해줌

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