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이번 포스팅은 일반 알고리즘을 Pandas를 써서 빠르게 하는 내용입니다.(LOC를 사용한 특정 Col의 Value 바꾸기) 오늘 일하는데, 아래와 같은 상황을 만났습니다. 해당 문제를 단순히 반복문으로 접근하면 아래와 같이 풀이가 가능합니다.import pandas as pdData = pd.DataFrame({"a" : [5,9,7,8,1,2,6,3,7,8,4,9,2,1], "b" : ["A","A","B","D","D","B","A","A","B","D","C","D","C","C"]})Data["c"] = Nonefor i in Data.index: if Data.at[i,"b"]=="C": Data.at[i,"c"] = 1하지만, 위 경우 Data의 길이가 짧으니 가능..

지난포스팅에서 다수의 List가 있을 때 특정 List를 기준으로 정렬하는 방법에 대해서 포스팅 하였습니다. 하지만 실제 사용할 때는 특정 List뿐만 아니라, 다수의 List를 기준으로 Table을 정리하는 경우가 있습니다. 이 경우에, 정렬할 list의 우선위를 정해주고 정렬을 하게 됩니다. 예를들어서 List1이 [a,a,a,b,b,e,d,s,a], List2가 [1,6,7,9,7,5,2,1,3]라고 한다면 List1의 1순위, List2를 2순위로 설정할 경우 list가 a인 값에 list2는 1,6,7,3이 존재하게 됩니다. 그럼 이제 list1의 값이 같은 List를 부분배열로 하여 한번더 정렬을 시켜주면 됩니다. 이제 이 정렬할 List의 우선순위가 N개 있다고 치면1. N-1번째 List에..

Data를 처리할 때, Index가 동일한데 다른 속성의 Data를 갖는 2개의 List가 있다고 해 봅시다. 이때 2개의 List를 1개의 DataFrame 형태로 취급할 수가 있습니다.(2개의 List가 Pair를 이루기 때문) 이때, List N개의 List를 특정 List를 기준으로 정렬하는 방법 입니다. Pandas의 pandas.DataFrame.sort_values(by = "")를 내장함수로 구현했다고 볼 수 있습니다. pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.sort_values.html pandas.DataFrame.sort_values — pandas 1.2.2 documentation If True, t..