이론문제

1. data frame의 각 row를 series 라고 한다.

   → X

2. df.filter(regex='b$',axis=1) 위 코드를 통해 데이터 프레임(df)의 header 중 b로 시작하는 column만 필터링할 수 있다.

   → X

3. 쉼표로 column을 구분하지 않고, 다른 delimeter를 사용한 txt파일을 pandas를 통해 불러올 때, txt와 같은 방식으로 출력된다.

   → O

4. student_dict_list=[{'이름':'Jake','국어':99,'수학':88,'영어':77},{'이름':'Jay','국어':95,'수학':34,'영어':66}]에서= drop함수를 이용해 jake에 해당하는 정보들을 지우고, inplace라는 명령어를 사용하면, 따로 정의할 필요 없이 바로 데이터 프레임에 적용된다.

   → O

   실습문제

   #1
   import pandas as pd
   
   student_dict_list = [
       {'이름': 'Jake', '키': 175, '성적': 'A'},
       {'이름': 'Jay', '키': 183, '성적': 'B'}
   ]
   
   df = pd.DataFrame(student_dict_list)
   
   def add_cm(height):
       return f"{height} cm"
   
   df['키'] = df['키'].apply(add_cm)
   
   

   #2
   import pandas as pd
   
   students = [
       { "name": "johanson", "age": 23, "grade": "B"},
       { "name": "kelvin", "age": 21, "grade": "A"},
       { "name": "smith", "age": 22, "grade": "F"},
       { "name": "Jin", "age": 20, "grade": "A"},
       { "name": "Chalie", "age": 22, "grade": "C"},
       { "name": "Jackson", "age": 21, "grade": "B"},
       { "name": "Michelle", "age": 21, "grade": "A"},
       { "name": "Lisa", "age": 24, "grade": "F"}
   ]
   df = pd.DataFrame(students)
   
   grouped = df.groupby('grade')
   
   for grade, group in grouped:
       print(f"{grade} : {len(group)}") 
       print(group, "\\n") 
   

   #3
   import pandas as pd
   data = [
       ['Apple', 3, 3000],
       ['Banana', 2, 1500],
       ['Cherry', 10, 7000]
   ]
   
   col = ['Fruit', 'Amount', 'Price']
   
   DataFrame = pd.DataFrame(data, columns = col)
   DataFrame
   

   #4
   import pandas as pd
   
   df1 = pd.read_csv("pl_records.txt", delimiter='  ', engine='python')
   df2 = pd.read_csv("laliga_records.txt", delimiter='  ', engine='python')
   
   df_concat=pd.concat([df1,df2],ignore_index=True)
   
   df_concat.to_csv("records.csv",index=False)
   df_concat
   
   df_concat['Attack_Pts']=df_concat['Goals']+df_concat['Assists']
   df_concat['Ratig']=np.where(df_concat['Attack_Pts']>=9,'Incredible',np.where(df_concat['Attack_Pts']>=6,'Great','Good'))
   
   df_concat.to_csv("4주차_실습_4조.csv",index=False)
   df_concat