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- distribution
- Sawzall
- 분산분석
- p-value
- 유사도
- 병렬 쿼리 시스템
- join
- k-means
- list
- pca
- SPLIT
- T-검정
- 데이터프레임
- DBSCAN
- SQL on 하둡
- 결정계수
- hive
- 교차검증
- 가설검정
- 딕셔너리
- 하둡
- Python
- merge
- cross validation
- 밀도기반
- 다중공선성
- pig
- 분포
- DataFrame
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- Today
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목록join (2)
one of a kind scene
1. 언제사용? split은 구분자로 구분된 하나의 문자열(str)을 구분자 기준으로 나누어 list 형태로 만들어 줄때 사용 즉, 자료형이 string → list로 바뀌어서 return됨 (코드 모양) 문자열.split("구분자") ※구분자 없는 경우(default로 공백을 기준으로 split함) = 문자열.split("") # split 사례 a = "hello-world" a = a.split("-") # 아래와 같은 결과값을 지님 ['hello', 'world'] join은 list내의 여러 문자열들을 하나의 문자열로 만들어 줄 때 사용 즉, 자료형이 list → string로 바뀌어서 return됨 (코드 모양) "구분자".join(list or tuple) ※구분자 없이 이어붙이고 싶을때 =..
(상황) df1과 df2라는 데이터프레임이 있는데, userID라는 키를 가지고 left join하여 df3를 만들고자 한다 (코드) df3 = pd.merge(df1, df2, how ='left', on = 'userID') (merge 해석) 1) merge의 how인자에 join 방식을 적어주면 된다. - inner join은 how = 'inner'라고 하거나 how인자를 아예 안써주면 inner join - left join은 how = 'left' 라고 써준다 - right join은 how = 'right' 라고 써준다 - outer join은 how = 'outer' 라고 써준다 2) on인자에는 key값을 적어주면 된다 - on = 'userID'는 키값으로 userID로 설정한다는 의미