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Python pandas9 database 연결 #cursor() #fetchall() #rename #read_sql_query, read sql (pandas전용 DB연결) #read_sql_query("sql문법","db접속정보") #데이터베이스 연결 import pandas as pd from sqlite3 import * from dbconnect import * sqlin =connect.cursor() ''' sqlin.execute("select * from test3") #1:아이디 2:패스워드 3:이름 for data in sqlin.fetchall(): print(data[3]) ''' #read_sql_query, read sql (pandas전용 DB연결) #read_sql_query("sql문법","db접속정보") sql="select * from test3" data = pd... 2022. 9. 26.
Python pandas8 함수 이용해서 조건, 값 변경 #apply 전체코드 #함수이용하기 import pandas as pd from idlelib.iomenu import encoding data = pd.read_csv("area.csv",encoding='euc-kr') #값변경 def add_liter(z): return str(z) + "L" #data["휘발유"] = type은 Object #apply 함수: 해당 객체 반환 data["휘발유"] = data["휘발유"].apply(add_liter) print(data) #함수에 조건문 적용해서 값 변경 def add_literck(k): if k > 1700: return str(k)+"L" return str(k) data["휘발유"]=data["휘발유"].apply(add_literck) print(d.. 2022. 9. 26.
Python pandas7 #정렬 #sort _values#sort_values #ascending=False 전체코드 #정렬 import pandas as pd from idlelib.iomenu import encoding data = pd.read_csv("area.csv",encoding='euc-kr') #오름차순 sort_values print(data.sort_values("휘발유")) print("-------------------------------") #내림차순 sort_values,ascending=False 기본:True print(data.sort_values("휘발유",ascending=False)) print(data["휘발유"].sort_values(ascending=False)) print("-------------------------------") #index숫자 값으로 내림차.. 2022. 9. 26.
Python pandas6 #조건으로 데이터 출력하기 area.csv 휘발유가 1700 이하이고, 지역이 대구인 데이터 휘발유가 1700 이하이고, 경유가 1800 이하인 데이터 전체코드 #조건문 import pandas as pd data = pd.read_csv("area.csv",encoding='euc-kr') #False or True로 출력됨 #print(data["휘발유"] 2022. 9. 26.
Python Pandas5 ##평균값, 최소, 최대값 특정 행렬값(loc) 전체코드 #평균값, 최소, 최대값 특정 행렬값(loc) import pandas as pd #read_csv 로드시 data = pd.read_csv("area.csv",encoding='euc-kr') #print(data) #describe():평균값 카운터값 최소값 최대값등 산술 출력 (문자열 상태는 X) #25~75% : 전체 데이터 파트 부분 print(data.describe()) #loc #print(data.loc[0]) #특정 칼럼값 가져오기 #print(data.loc[0]["LPG"]) #두가지 지역을 비교하는 데이터 #print(data.loc[[0,1],"경유"]) #print(data.loc[[0,1],["휘발유","경유"]]) area.csv 2022. 9. 26.

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