바이오 대표

row 삭제 : df.drop(["row_name1", "row_name2"]) column 삭제: df.drop(["column_name1","column_name2"], axis=1) * axis = 1 만 추가해주면 된다.

아래의 Dataframe 을 2D tensor 로 바꾸고 싶을 때, Dataframe.values 를 이용할 수 있다. ↓ Dataframe.values * Drug 제외하고 Fingerprint 만 으로 2D Tensor 을 만들고 싶다면 ↓ Dataframe.iloc[ ].values

특정 Column 의 NaN 값을 찾을 때 df[df.column.isna( )] Dataframe 안에서 NaN 값을 찾을 때 df[df.isna( ).any(axis=1)] 예시) ↓ [1] PercentageGrowth 값이 NaN 일 행 찾기 df[df.column.isna( )] ↓ [2] Value 값이 NaN 일 행 찾기 df[df.isna( ).any(axis=1)]

Python 을 이용해서 Dataframe 의 특정 rows/ columns 을 뽑아내려고 할때 보통, df.iloc[ ] 이나 df.loc[ ] 을 많이 사용한다. iloc[row, column] : index 이용 # iloc : index location 이라 외움 굿 loc[row, column] : label 이용 예시) .iloc[rows, columns] .loc[rows, columns] # 아래 예시는 .loc[ ] 을 사용하였다. 그래서 data_.loc[0:5, :] 는 row name 이 0~5 이기때문에 index와 다르게 row index 5 도 포함 행/열이 아닌 특정 값을 뽑아내고 싶다면 원하는 행(..