이 랩에서는 Pandas DataFrame 에서 mod() 메서드를 사용하여 DataFrame 에 대한 요소별 모듈로 연산을 수행하는 방법을 배웁니다. mod() 메서드는 모듈로 연산의 결과가 포함된 새로운 DataFrame 을 반환합니다.
VM 시작이 완료되면, 왼쪽 상단 모서리를 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 접근하십시오.
때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한으로 인해 연산의 유효성 검사는 자동화될 수 없습니다.
학습 중에 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.
먼저, DataFrame 작업을 위해 Pandas 라이브러리를 가져와야 합니다.
import pandas as pd모듈로 연산을 수행할 DataFrame 을 생성해 보겠습니다. 예를 들어:
df = pd.DataFrame({'a': [2, 5, 6], 'b': [8, 10, 12], 'c': [14, 16, 18]})DataFrame df는 'a', 'b', 'c' 세 개의 열을 가지며, 각 열은 [2, 5, 6], [8, 10, 12], [14, 16, 18]의 값을 갖습니다.
DataFrame 의 각 요소에 대해 상수 값으로 모듈로 연산을 수행하려면, 상수 값을 인수로 사용하여 mod() 메서드를 사용합니다. 예를 들어, 각 요소의 모듈로를 3 으로 계산하려면 다음과 같이 합니다.
df_mod = df.mod(3)결과 DataFrame df_mod는 원래 DataFrame 의 각 요소에 대한 3 의 모듈로 값을 포함합니다.
DataFrame 의 각 요소에 대해 다른 DataFrame 으로 모듈로 연산을 수행하려면, 두 번째 DataFrame 을 mod() 메서드의 인수로 전달합니다. 예를 들어, df와 동일한 형태의 다른 DataFrame df2를 생성해 보겠습니다.
df2 = pd.DataFrame({'a': [2, 2, 2], 'b': [2, 2, 2], 'c': [2, 2, 2]})df의 각 요소에 대해 df2의 해당 요소로 모듈로를 계산하려면, mod() 메서드를 사용합니다.
df_mod = df.mod(df2)결과 DataFrame df_mod는 df의 각 요소에 대해 df2의 해당 요소로 계산된 모듈로 값을 포함합니다.
기본적으로 mod() 메서드는 결측값 또는 null 값을 무시합니다. 그러나 모듈로 연산을 수행하기 전에 fill_value 매개변수를 지정하여 결측값을 특정 값으로 채울 수 있습니다. 예를 들어, 결측값을 1 로 채우려면 다음과 같이 합니다.
df_mod = df.mod(df2, fill_value=1)결과 DataFrame df_mod는 df와 df2의 각 요소에 대한 모듈로 값을 포함하며, 결측값은 1 로 채워집니다.
이 랩에서는 Pandas DataFrame 에서 mod() 메서드를 사용하여 DataFrame 에 대한 요소별 모듈로 연산을 수행하는 방법을 배웠습니다. 상수 값 또는 다른 DataFrame 으로 모듈로 연산을 수행하는 방법과 결측값을 처리하는 방법을 살펴보았습니다. 이 메서드는 특정 모듈로 요구 사항에 따라 DataFrame 에서 계산을 수행하는 데 유용합니다.