Itertuples - Data Science

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I. Iterrows

이번 포스팅은 Iterrows()의 확장개념입니다. 본 포스트를 보고 학습하시기 전에 Pandas Iterrows 함수 활용에서 학습 하기를 바란다.

II. Itertuples의 개념

itertuples()는 기본적으로 iterrows() 함수보다는 빠르다.

import pandas as pd
import io
import requests
import pprint

url = 'https://raw.githubusercontent.com/chloevan/datasets/master/sports/baseball_stats.csv'
url=requests.get(url).content
baseball_stats = pd.read_csv(io.StringIO(url.decode('utf-8')))

pprint.pprint(baseball_stats.head())

  Team League  Year   RS   RA   W   OBP   SLG    BA  Playoffs  RankSeason  \
0  ARI     NL  2012  734  688  81  0.33  0.42  0.26         0         NaN   
1  ATL     NL  2012  700  600  94  0.32  0.39  0.25         1         4.0   
2  BAL     AL  2012  712  705  93  0.31  0.42  0.25         1         5.0   
3  BOS     AL  2012  734  806  69  0.32  0.41  0.26         0         NaN   
4  CHC     NL  2012  613  759  61  0.30  0.38  0.24         0         NaN   

   RankPlayoffs    G  OOBP  OSLG  
0           NaN  162  0.32  0.41  
1           5.0  162  0.31  0.38  
2           4.0  162  0.32  0.40  
3           NaN  162  0.33  0.43  
4           NaN  162  0.34  0.42

III. 조건부 행 추출

드디어 Python 데이터 분석가로 보스턴 레드박스(BOS)야구팀에 취직을 했다고 가정을 해보자. 단장이 2008 ~ 2010년까지의 득점과 실점의 차이를 보고 싶다고 요청을 해왔다. 이럴 때 어떻게 해야 할까?