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[Python pandas] Fill time interval by group :: 비어있는 시간 채우고, group별 직전값으로 NA 채우기

공정 TAG 데이터를 처리하다보면, 데이터가 수집되지 않아, 비어있는 시간을 채워야 하는 경우가 있다. 특히, Group 별로 사이사이 비어있는 시간을 채우는 방법을 설명하고자 한다. 최종 결과는 다음과 같다. DATE에 분 단위로 비어있는 row를 채우고, 그 값은 Group별 직전 시점의 값으로 채운다. 1. Library pandas와 numpy를 불러온다. import pandas as pd import numpy as np 2. Create Data 실습에 사용할 데이터를 만들어준다. 나중에 Group별로 직전값으로 채워주기 위해 A와 B로 이루어진 Group 컬럼과, 값을 나타내는 value, 시간을 나타내는 DATE로 만들었다. data = pd.DataFrame({'Group':['A','..

[Pandas] Line, Scatter, Box, Histogram, Density, Bar, Pie Plot :: add Hline, Vline, Plot Customizing, by Group

판다스 데이터 프레임으로 여러가지 그래프를 그리고, Customizing 하는 방법에 대해 알아보겠다. 1. Import Library matplotlib 와 seaborn을 활용한다. import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import random 2. Create Sample Data Set 50개의 random 한 데이터를 만들어 준다. group별로 그래프를 customizing 하기 위해 A, B, C로 이루어진 'group' 컬럼도 생성한다. data = pd.DataFrame({"x":np.random.rand(50), "y":np.random.rand(50), "z..

Python/Plot 2021.06.21

[Python] matplotlib 으로 pandas data 그래프 그리기 :: multiple plots, Customizing Figure Layouts, scatter, boxplot

최종적으로 다음과 같이 group별로 Scatter 혹은 boxplot의 색상도 다르고, layout이 자유분방한 그래프를 그릴 것이다. 데이터는 numpy와 pandas를 활용하고, scatter와 boxplot은 matplotlib을 활용하며, Layout은 matplotlib의 gridspec를 활용한다. 1. Import Library 위에서 언급했듯, numpy, pandas, matplotlib 등 필요한 라이브러리를 불러온다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import gridspec 2. Create Data Set x와 y, group으로 이루어진 50개의 data..

Python/Plot 2021.06.10

[Python Pandas] pandas table sorting by other table's column

2개의 Pandas DataFrame A, B가 있을 때, B 테이블의 하나의 컬럼을 기준으로 A 테이블을 sorting 하는 방법을 알아보겠다. 예로 다음 두 DataFrame이 있다고 하자. import padnas as pd ## create A table A = pd.DataFrame({'col1' : ['d','b','a','e','c'], 'col2' : [1,6,9,3,6]}) ## create B table B = pd.DataFrame({'standard_col' : ['a','b','c','d','e'], 'col3' : [1,2,3,4,5]}) A table의 'col1' 컬럼과 B table의 'standard_col' 의 요소가 동일하다. 이 때, A table을 B table의 ..

[Python] pandas tutorial :: replace nan/na/null

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[Python] pandas tutorial :: drop duplicates in pandas

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[Python] Pandas Tutorial :: groupby transform (groupby 결과 컬럼에 추가하기)

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[Python] Pandas Tutorial :: add row, column

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[Python] Pandas Tutorial :: Drop row or column in pandas DataFrame

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