Pandas로 데이터 조작하기
서로 다른 출처의 데이터를 하나의 DataFrame으로 결합할 수 있어요.
미국 경제의 건전성을 파악하기 위해 GDP를 계산하는 과제를 맡았다고 가정해 보세요. 필요한 데이터를 서로 다른 형식의 여러 출처에서 모아 두었어요.
개인 소비 지출, 정부 지출, 민간 국내 총투자, 순수출에 대한 제공된 DataFrame을 사용해 국내총생산(GDP)을 계산할 수 있어요. DataFrame ge, gpdi, ne, pce가 제공됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
금융을 위한 중급 Python
연습 안내
- 제공된 원본 DataFrame
ge,gpdi,ne,pce를 그 순서대로 결합하여 하나의 새 DataFrame을 만드세요. - 각 행의 값을 합산해 연도별 GDP를 계산하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Combine the source DataFrames into one
gdp = pd.____([ge, gpdi, ____, ____], axis=1)
# Add the columns and create a new column with the result
gdp['GDP'] = gdp.____(np.sum, axis=1)