Dropping / Concatenating

Dropping Fields

 

값이 없는 필드를 신경망에 삭제해야 한다. 다음 코드는 MPG 데이터 세트에서 이름 열을 제거한다.

 

import os
import pandas as pd

df = pd.read_csv('auto-mpg.csv', na_values = ['NA', '?'])
print(f"Before drop : {list(df.columns)}")

df.drop('name', 1, inplace=True)
print(f"After drop : {list(df.columns)}")

Before drop : ['mpg', 'cylinders', 'displacement', 'horsepower', 'weight', 'acceleration', 'year', 'origin', 'name']
After drop : ['mpg', 'cylinders', 'displacement', 'horsepower', 'weight', 'acceleration', 'year', 'origin']
<ipython-input-24-3381c3bbea14>:7: FutureWarning: In a future version of pandas all arguments of DataFrame.drop except for the argument 'labels' will be keyword-only.
  df.drop('name', 1, inplace=True)

 

Concatenating Rows and Columns

 

파이썬은 행과 열을 연결하여 새로운 데이터 프레임을 형성할 수 있다. 아래 코드는 Auto MPG 데이터 세트의 이름과 마력 열에서 새로운 데이터 프레임을 생성한다. 프로그램은 두 열을 연결하여 이 작업을 수행한다.

 

import os
import pandas as pd

df = pd.read_csv('auto-mpg.csv', na_values = ['NA', '?'])

col_horsepower = df['horsepower']
col_name = df['name']
result = pd.concat([col_name, col_horsepower], axis =1)
pd.set_option('display.max_columns', 0)
pd.set_option('display.max_rows', 5)
display(result)

 

concat 함수는 행을 서로 연결할 수도 있다. 이 코드는 Auto MPG 데이터 세트의 처음 두 행과 마지막 두 행을 연결한다.

 

import os
import pandas as pd

df = pd.read_csv('auto-mpg.csv', na_values = ['NA', '?'])

result = pd.concat([df[0:2], df[-2:]], axis =0)
pd.set_option('display.max_columns', 7)
pd.set_option('display.max_rows', 0)
display(result)