데이터프레임에서 엑셀파일로 변환시 1행에 필터활성화시켜 저장하는 예제
아래의 예제에서는 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터프레임을 엑셀 파일로 변환하며, 1행에 필터활성화 옵션을 적용하여 저장하는 코드를 제공합니다. import pandas as pd # 데이터프레임 생성 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]}) # 엑셀 파일로 변환 (1행에 필터활성화 옵션 적용) df.to_excel("df_with_filter.xlsx", index=False, engine='openpyxl', freeze_panes=(1,1)) 이제 "df_with_filter.xlsx" 파일을 열어보면 1행에 필터 활성화 옵션이 적용되어 있음을 확인할 수 있습니다.
데이터프레임에서 년,월,일,시,분,초 표기된 시간을 년,월,일 로 변경
데이터프레임에서 날짜 데이터를 처리하기 위해 pandas 라이브러리의 to_datetime() 함수를 사용할 수 있습니다. 이 함수를 사용하여 날짜 데이터를 datetime 형식으로 변환한 다음, dt 속성을 사용하여 원하는 형식으로 변환할 수 있습니다. 다음은 데이터프레임에서 년,월,일,시,분,초 표기된 시간을 년,월,일로 변경하는 예제 코드입니다: import pandas as pd # 데이터프레임 생성 df = pd.DataFrame({'date_time': ['2022-01-01 10:00:00', '2022-02-01 11:00:00', '2022-03-01 12:00:00']}) # 날짜 데이터를 datetime 형식으로 변환 df['date_time'] = pd.to_datetime(df['..
Pandas 데이터프레임에서 특정값을 제외하고 데이터를 처리하는 코드
Pandas 데이터프레임에서 특정값을 제외하고 데이터를 처리하는 코드 import pandas as pd # sample dataframe df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1], 'C': [0, 1, 2, 3, 4]}) # exclude value 3 from column 'B' df = df[df['B'] != 3] # result print(df)
데이터프레임 특정값을 Nan으로 변경하기
Pandas의 DataFrame에서 특정 값을 NaN으로 변경하려면 다음과 같이 수행할 수 있습니다. import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]}) # 기준 값을 정의하여 DataFrame에서 찾기 value_to_change = 3 df.loc[df['A'] == value_to_change, 'A'] = pd.np.nan # 결과 A B 0 1.0 5 1 2.0 6 2 NaN 7 3 4.0 8 위 코드에서, df.loc[df['A'] == value_to_change, 'A'] = pd.np.nan는 데이터 프레임 df에서 A 열에서 값이 value_to_change인 행에 대해 그 값을 NaN으로 변경하는 ..
파이썬에서 엑셀로 저장할 때 보기좋게 정리하는 코드
데이터프레임을 엑셀 파일로 저장하기: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6], 'col3': [7, 8, 9]}) df.to_excel("test.xlsx", index=False, engine="openpyxl", header=True, startrow=1, freeze_panes=(1, 1)) import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}) # 데이터프레임을 엑셀 파일로 저장 df.to_excel("output.xlsx", index=False) 열 이름 바꾸기: df = df.rename(colu..