새 열 추가하기
Coddy Machine Learning 여정의 데이터와 시각화 섹션에 포함된 레슨. 60개 중 40번째.
표에는 필요한 숫자가 없는 경우가 많습니다. 거리와 시간은 있지만 속도는 없습니다. 열 연산은 반복문 없이 배열 연산처럼 행별로 이루어집니다.
rides = pd.DataFrame({
"rider": ["Ana", "Ben", "Cleo"],
"km": [42, 30, 66],
"hours": [2, 1.5, 3],
})
rides["speed"] = rides["km"] / rides["hours"]
print(rides)새 이름에 할당하면 오른쪽에 열이 추가됩니다.
rider km hours speed
0 Ana 42 2.0 21.0
1 Ben 30 1.5 20.0
2 Cleo 66 3.0 22.0숫자도 사용할 수 있습니다. rides["hours"] * 60은 분 단위의 값을 제공합니다. 이미 존재하는 이름에 할당하면 해당 열을 대체합니다.
모델은 종종 속도와 같은 비율을 그 비율을 이루는 두 개의 원시 숫자보다 더 많이 학습합니다.
챌린지
중급문구점은 재고를 stock.csv에 보관하고, 이를 stock에 불러옵니다. 열은 product, price(개당 가격), quantity(선반에 있는 개수)입니다.
value열을 추가하세요. 각 상품의 가격에 수량을 곱한 값입니다.stock을 출력하세요.- 아래와 같이 선반에 있는 재고의 총 가치를 출력하세요.
상품이 두 개인 매장의 경우:
product price quantity value
0 tape 1.5 10 15.0
1 clip 0.5 30 15.0
Total value: 30.0직접 해보기
import pandas as pd
stock = pd.read_csv("stock.csv")
# 아래에 코드를 작성하세요
실력 점검이 레슨에는 짧은 퀴즈가 포함되어 있습니다. 레슨을 시작해 문제를 풀고 진행 상황을 기록하세요.
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