조금씩 꾸준히 완성을 향해

Index를 활용하는 다양한 함수들 (설정, 재설정, 초기화) ▶ set_index() : 특정 열을 행 인덱스로 설정 #데이터 확인 df # '이름' 열을 index로 지정 ndf = df.set_index('이름') ndf # '수학'과 '체육'열을 인덱스로 지정 ndf3 = df.set_index(['수학','체육']) ndf3 ▶ reindex() : 데이터 프레임의 행 인덱스를 새로운 배열로 재지정 (새로운 객체 반환) # 데이터 확인 dic # index 지정해서 데이터프레임 생성 df = pd.DataFrame(dic, index=['r0', 'r1', 'r2']) df # index를 새로운 배열로 변경 # 요소들이 존재하지 않을 경우 자동적으로 NaN으로 처리 ndf = df.reinde..

index() find() 문자열에서 특정 문자열을 찾을 때 쓰는 함수들이다. 쓰임이 비슷하지만 결정적인 차이점이 존재한다. ▶ 사용 방법 두 함수 모두 사용 방법은 동일하다. str = 'Hello World' print(str.find('o')) # 4 print(str.index('o')) # 4 찾을 문자열을 함수의 인자로 넣어주면, 그 문자열의 index 값을 반환한다. ▶ 차이점 이 두 함수의 차이점은 존재하지 않는 문자열을 찾을 때 드러난다. str = 'Hello World' print(str.find('p')) # -1 find()의 경우 해당 문자가 존재하지 않을 때 -1을 반환한다. str = 'Hello World' print(str.index('p')) 반면에 index()의 경우..