소개
Pandas DataFrame 의 pipe() 메서드는 전체 DataFrame 에 대해 메서드 또는 여러 메서드를 순차적으로 적용할 수 있도록 합니다. 이는 사용자 정의 메서드 또는 내장 메서드일 수 있습니다. pipe() 메서드는 지정된 메서드를 DataFrame 의 각 개별 요소, 행 또는 열에 적용합니다.
VM 팁
VM 시작이 완료되면, 왼쪽 상단을 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 접속하십시오.
때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한 사항으로 인해 작업의 유효성 검사는 자동화될 수 없습니다.
학습 중 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.
필요한 라이브러리 가져오기
pipe() 메서드를 사용하려면 pandas 라이브러리를 pd로 가져와야 합니다.
import pandas as pd
사용자 정의 메서드 정의 (선택 사항)
사용자 정의 메서드를 적용하려면 pipe() 메서드를 사용하기 전에 해당 메서드를 정의해야 합니다. 이 메서드는 DataFrame 에 적용됩니다.
def add(x):
return x + 1
DataFrame 생성
다음으로, pipe() 메서드를 적용할 DataFrame 을 생성합니다. 이는 딕셔너리를 pd.DataFrame() 함수에 전달하여 수행할 수 있습니다.
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
pipe() 메서드 적용
이제 pipe() 메서드를 DataFrame 에 적용할 수 있습니다. 이는 DataFrame 객체에서 pipe() 메서드를 호출하고 메서드 (사용자 정의 또는 내장) 를 인수로 전달하여 수행할 수 있습니다.
df.pipe(add)
요약
이 랩에서는 pandas DataFrame 의 pipe() 메서드를 사용하여 전체 DataFrame 에 메서드 또는 여러 메서드를 적용하는 방법을 배웠습니다. 사용자 정의 메서드를 정의하고 pipe() 메서드를 사용하여 DataFrame 에 적용하는 방법을 살펴보았습니다. 이 메서드를 사용하면 DataFrame 의 각 요소, 행 또는 열에 메서드를 효율적으로 적용할 수 있습니다.