일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 |
- 전처리
- 데이터시각화
- 머신러닝
- SUM
- hackerrank
- MySQL
- SQL
- SQLite
- 다중 JOIN
- TRUNCATE
- seaborn
- join
- solvesql
- Round
- 프로그래머스
- having
- pandas
- Oracle
- 파이썬
- 데이터분석
- 데이터리안 웨비나
- 결측값
- PostgreSQL
- airflow.cfg
- 그로스해킹
- GROUPBY
- not in
- Limit
- airflow 설치
- matplotlib
- Today
- Total
목록concat (2)
Milky's note

https://www.hackerrank.com/challenges/the-pads/problem?isFullScreen=true The PADS | HackerRank Query the name and abbreviated occupation for each person in OCCUPATIONS. www.hackerrank.com [문제] Generate the following two result sets: Query an alphabetically ordered list of all names in OCCUPATIONS, immediately followed by the first letter of each profession as a parenthetical (i.e.: enclosed in p..
1. 결측값 처리 #결측값 채우기(fillna) df['키'].fillna(-1) df2['키'].fillna(-1, inplace=True) #값을 바로 대입 #결측값 삭제(dropna) df.dropna() df.dropna(axis=0) #axis를 사용하여 행 또는 열을 제거 df.dropna(axis=0, how='any') #한개라도 있는 경우 df.dropna(axis=0, how='all') #모두 NaN인 경우 #중복된 값 제거 (drop_duplicates) df['키'].drop_duplicates() df['키'].drop_duplicates(keep='last') #맨마지막 항목 유지 df['키'].drop_duplicates(keep='first') #맨처음 항목 유지 #행 전체..