import vaex vaex에서는 List로 된 Object를 hdf5로 저장할 수 없어서 구분자 `[SEP]` 를 만들어서 string으로 만들었다. 그리고 다시 그것을 pandas처럼 split을 사용하여 처리하려고 하니 다음과 같은 에러가 발생했다. data_vaex.feature.str.split("[SEP]") --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) ~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/formatters.py in __call__(self, obj) 70..

from sklearn.datasets import load_boston feature = load_boston() boston_data = pd.DataFrame(feature.data , columns=feature.feature_names) boston_data.head() def f(x, col1 , col2) : x , y = x[col1] , x[col2] plus = x+y minus = x-y multiply = x*y return pd.Series([plus,minus,multiply]) from functools import partial ff = partial(f , col1 = "CRIM", col2="RM") boston_data[["plus","minus","multiply"]]..

도움이 되셨다면, 광고 한번만 눌러주세요. 블로그 관리에 큰 힘이 됩니다 ^^ 아래에 참고한 medium 사이트가 있으니, 한번 보시고 저것도 보시면 될 것 같습니다! Pandas에서 변수에 대해서 먼가 변형을 해서 새로운 변수로 만들거나 필터링을 하고 싶을 때가 있는데, 이거 복잡한 로직이 들어가게 되면 쉽게 잘 되지가 않습니다. 이러한 것들을 lambda와 apply로 몇 가지 예시를 보여주려고 합니다! 데이터는 Kaggle에 있는 포켓몬 데이터를 활용하였습니다. 복잡한 로직을 처리하면서 새로운 변수를 만들어야할 때 만약 type1이 dragon 이면 hp를 100을 더 주고 Normal 이면 hp를 절반으로 주는 칼럼을 만든다고 하자. ## 기본틀 df.apply(lambda x: func(x['c..