del

이전 게시물에 이어서 정리합니다. 1. 조건식 df['A'] > 0 # 칼럼 A에서 0보다 큰 숫자인지 boolean으로 반환합니다. df[df['A']>0] # 마스킹한다라고 합니다. df의 A 열 중 0보다 큰 값을 반환합니다. df[df>0] # df 안에서 0보다 큰 값을 반환합니다. 0보다 작은 값은 비워서 반환합니다. 2. 칼럼 추가, 수정 df['E'] = ["one","one","two","three","four","five"] # 칼럼 E를 추가합니다. df['E'] = ["one","one","two","three","four","new"] # 수정 마치 리스트에서 요소 바꾸는거 같네요. 3. 특정 요소가 있는지 확인 ( isin() ) df['E'].isin(["two"]) # 칼럼 ..

[ del ] 보통 del 을 이용해 키값으로 접근하여 삭제한다. 메모리 자체를 삭제하기 때문에 del 딕셔너리 한 후에는 딕셔너리 자체에 접근할 수 없다. students = {'s1':'홍길동', 's2':'스콘', 's3':'주노', 's4':'박승철', 's5':'차홍'} del students['s5'] print(students) ''' {'s1': '홍길동', 's2': '스콘', 's3': '주노', 's4': '박승철'} ''' [ pop() ] 리스트에서 pop() 썼을 때와 그 사용이 같다. 키워드로 접근해 삭제한다. students = {'s1':'홍길동', 's2':'스콘', 's3':'주노', 's4':'박승철', 's5':'차홍'} # del students['s5'] # pr..

[pop()] pop()은 마지막 인덱스에 해당하는 아이템을 삭제하고 그 값을 반환한다. (파괴적 처리) mylist = ['a','b','c','d','e','f','g','h'] print(mylist.pop()) print(mylist) ''' h ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'] ''' pop(인덱스) 를 써서 특정한 value를 삭제하고, 반환한다. (파괴적 처리) mylist = ['a','b','c','d','e','f','g','h'] print(mylist.pop(3)) print(mylist) ''' d ['a', 'b', 'c', 'e', 'f', 'g', 'h'] ''' [remove()] remove(value)를 통해 특정 value를 삭제할 수 있..