데이터 프레임 고치기(변경, 삭제 , 추가, 불린 인덱스)

 

1. ID 1의 무게를 200으로 변경.
2. ID 21의 row를 삭제
3. ID 20의 row를 추가. ID 20의 키는 70, 무게는 200

 

힌

 

해설

1. ID 1의 무게를 200으로 변경

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/body_imperial1.csv', index_col=0)

 

df.loc[1,"Weight (Pound)"] = 200

 

2. ID 21의 row를 삭제

df.drop(21, axis="index", inplace=True)

3. ID 20의 row를 추가. ID 20의 키는 70, 무게는 200

ID 20의 row를 인덱싱한 후, 키와 무게를 리스트에 넣어서 전달해줍니다.

df.loc[20] = [70,200]

 

모범 답안

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/body_imperial1.csv', index_col=0)

# 데이터 고치기
df.loc[1,"Weight (Pound)"] = 200
df.drop(21, axis = "index", inplace = True)
df.loc[20] = [70,200]

# 테스트 코드
df

모범 답안

# 데이터 읽기
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/body_imperial2.csv', index_col=0)

# 데이터 고치기
df["비만도"] = "정상"
df.loc[:10,"Gender"] = "Male"
df.loc[11:,"Gender"] = "Female"

# 정답 출력
df

모범 답안

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data/toeic.csv')

pass_total = df['LC'] + df['RC'] > 600
pass_both = (df['LC'] >= 250) & (df['RC'] >= 250)
df['합격 여부'] = pass_total & pass_both

# 테스트 코드
df