이 랩에서는 Pandas 라이브러리의 clip() 메서드를 사용하여 DataFrame 의 값을 자르는 방법을 배웁니다. clip() 메서드를 사용하면 상한 및 하한 임계값을 설정하고 경계 밖의 값을 경계 값으로 할당할 수 있습니다. 이는 DataFrame 의 값 범위를 제한하려는 경우 유용할 수 있습니다.
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학습 중에 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.
먼저, pandas 라이브러리를 가져오고 DataFrame 을 생성해 보겠습니다.
import pandas as pd
## 샘플 데이터로 딕셔너리 생성
data = {'col_1': [9, -3, 0, -1, 12], 'col_2': [-2, -7, -6, 8, -5]}
## 딕셔너리에서 DataFrame 생성
df = pd.DataFrame(data)clip() 메서드를 적용하기 전에 값을 확인하기 위해 원본 DataFrame 을 표시해 보겠습니다.
print("------DataFrame--------")
print(df)이제 clip() 메서드를 사용하여 상한 임계값에서 값을 자르겠습니다. 이는 지정된 상한 임계값을 초과하는 모든 값이 해당 임계값으로 설정됨을 의미합니다.
## 상한 임계값 6 에서 값 자르기
clipped_df = df.clip(upper=6)
print("------DataFrame 자르기 후--------")
print(clipped_df)다음으로, clip() 메서드를 사용하여 하한 임계값에서 값을 자르겠습니다. 이는 지정된 하한 임계값 미만의 모든 값이 해당 임계값으로 설정됨을 의미합니다.
## 하한 임계값 -1 에서 값 자르기
clipped_df = df.clip(lower=-1)
print("------DataFrame 자르기 후--------")
print(clipped_df)마지막으로, clip() 메서드를 사용하여 상한 및 하한 임계값 모두에서 값을 자르겠습니다. 이는 상한 임계값을 초과하는 모든 값은 상한 임계값으로 설정되고, 하한 임계값 미만의 모든 값은 하한 임계값으로 설정됨을 의미합니다.
## 하한 임계값 -1 및 상한 임계값 6 에서 값 자르기
clipped_df = df.clip(-1, 6)
print("------DataFrame 자르기 후--------")
print(clipped_df)이 랩에서는 Pandas 라이브러리에서 clip() 메서드를 사용하여 DataFrame 의 값을 자르는 방법을 배웠습니다. DataFrame 의 값 범위를 제한하기 위해 상한 및 하한 임계값을 설정하는 방법을 살펴보았습니다. 이는 데이터 정리 및 처리 작업에 유용할 수 있습니다.