소개
이 랩에서는 Pandas DataFrame 의 max() 메서드에 대해 배우겠습니다. 이 메서드는 DataFrame 에서 최대값을 찾는 데 사용됩니다. 구문, 매개변수, 그리고 이 메서드를 예제와 함께 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.
VM 팁
VM 시작이 완료되면, 왼쪽 상단 모서리를 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 접근하십시오.
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학습 중에 문제가 발생하면 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후에 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.
DataFrame 생성
먼저, max() 메서드와 그 작동 방식을 이해하기 위해 DataFrame 을 생성해 보겠습니다. 다음 코드를 사용합니다.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": [0, 52, 78], "B": [77, 45, 96], "C": [16, 23, 135], "D": [17, 22, 56]})
print(df)
이 코드는 A, B, C, D 의 네 개의 열을 가진 DataFrame 을 생성합니다. 각 열에는 세 개의 값이 있습니다.
인덱스 축을 기준으로 최대값 찾기
다음으로, DataFrame 의 인덱스 축 (행) 에서 최대값을 찾아보겠습니다. max() 메서드에 axis=0을 매개변수로 전달합니다. 아래 코드를 참조하십시오.
max_values = df.max(axis=0)
print(max_values)
이 코드는 각 열에 대한 인덱스 축에서 최대값을 출력합니다.
열 축을 기준으로 최대값 찾기
이제 DataFrame 의 열 축 (열) 에서 최대값을 찾아보겠습니다. max() 메서드에 axis=1을 매개변수로 전달합니다. 아래 코드를 참조하십시오.
max_values = df.max(axis=1)
print(max_values)
이 코드는 각 행에 대한 열 축에서 최대값을 출력합니다.
Null 값 포함
때로는 DataFrame 에 null 값이 포함될 수 있습니다. 최대값을 계산할 때 null 값을 포함하려면 skipna=False 매개변수를 사용할 수 있습니다. 아래 코드를 참조하십시오.
df = pd.DataFrame({"A": [0, None, 78], "B": [77, 45, None], "C": [16, 23, None], "D": [17, 22, 56]})
max_values = df.max(axis=0, skipna=False)
print(max_values)
이 코드는 null 값을 포함하여 인덱스 축에서 최대값을 출력합니다.
Null 값 제외
최대값을 계산할 때 null 값을 제외하려면 skipna=True 매개변수를 사용할 수 있습니다. 아래 코드를 참조하십시오.
df = pd.DataFrame({"A": [0, None, 78], "B": [77, 45, None], "C": [16, 23, None], "D": [17, 22, 56]})
max_values = df.max(axis=0, skipna=True)
print(max_values)
이 코드는 null 값을 제외하고 인덱스 축에서 최대값을 출력합니다.
요약
이 랩에서는 Pandas DataFrame 의 max() 메서드에 대해 배웠습니다. 인덱스 축과 열 축에서 최대값을 찾는 방법, null 값을 포함하거나 제외하는 방법을 살펴보았습니다. max() 메서드는 DataFrame 에서 가장 높은 값을 찾는 데 유용하며 다양한 사용 사례에 적용할 수 있습니다. max() 메서드의 구문과 매개변수를 검토하여 자신의 프로젝트에서 효과적으로 적용하십시오.