적용함수 Rank,Merge(join),날짜 형식(datatime)

 적용함수의 활용
 - map 함수 : 추가 인자 전달 가능(객체)
 - map 메서드 : 추가 인자 전달 불가
 - apply : 추가 키워드 인자 전달 가능(n=3)
 - applymap : 추가 인자 전달 불가

 rank 메서드
# - 순위 출력 함수
# - R과 비슷
# - pandas 제공
# - axis 옵션 가능 : 자체 행별, 열별 적용 가능

 

s1.rank(axis ,=진행방향

    method ={'average',  서로같은 순위 부여 평균값으로 

                    'min'      서로같은 순위 부여 순위중 최소값으로 

                    'max'      서로같은 순위 부여 순위중 최대값으로 

                    'first'}      서로같은 순위 부여 앞에 있는 관측값 치에 더 높은 순서 부여  

                  ascending)  정렬순서 

 

1.Series 에서의 Rank 메서드 사용

2.DataFrame의 rank 사용

merge 
- 두 데이터의 join
- 세개 이상의 데이터의 join 불가
- equi join만 가능
- outer join 가능

pd.merge(left,         #첫번째 데이터 셋
         right,            #두번째 데이터 셋
         how={'inner',  # inner join 수행(조인조건에 맞는 데이터만 출력)
              'left',        # left outer join
              'right',       # right outer join
              'outer'},      # full outer join
         on,                # join column
         left_on,           # left data join column
         right_on,          # right data join column
         left_index=False,  # left data index join 여부
         right_index=False, # right data index join 여부
         sort=False)        # 출력결과 정렬 여부

 

 1. 컬럼으로 inner join

2) index로 inner join

3.outer join

 날짜 변환
from datetime import datetime

 1. strptime # str(string) p(parsing) time 
 - 문자 -> 날짜
 - datetime 모듈 호출시 가능
 - 벡터 연산 불가
 - parsing format 생략 불가

2. strftime # str(string) f(format) time 
 - 날짜 -> 문자(날짜의 형식 변경)
 - 메서드, 함수 형식 모두 가능
 - 벡터 연산 불가