1. trader_var는 숫자, 문자, 날짜, 시간 등 다양한 데이터 타입을 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 숫자 데이터를 필터링하거나, 날짜 데이터를 정렬할 수 있습니다.
2. trader_var를 사용하여 데이터를 필터링하는 방법은 다음과 같습니다.
- trader_var를 사용하여 특정 조건을 설정합니다.
- trader_var를 사용하여 데이터를 필터링합니다. 예를 들어, "price > 100"과 같은 조건을 설정하여 가격이 100 이상인 데이터를 필터링할 수 있습니다.
3. trader_var를 사용하여 데이터를 정렬하는 방법은 다음과 같습니다.
- trader_var를 사용하여 정렬 기준을 설정합니다.
- trader_var를 사용하여 데이터를 정렬합니다. 예를 들어, "price DESC"와 같은 정렬 기준을 설정하여 가격이 높은 데이터를 정렬할 수 있습니다.
예를 들어, trader_var를 사용하여 데이터를 처리하는 방법은 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
python
import pandas as pd
# 데이터를 생성합니다.
data = {
'name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
'age': [20, 25, 30],
'price': [100, 200, 300]
}
df = pd.DataFrame(data)
# trader_var를 사용하여 데이터를 필터링합니다.
filtered_df = df[df['price'] > 150]
# trader_var를 사용하여 데이터를 정렬합니다.
sorted_df = df.sort_values(by='price', ascending=False)
print(filtered_df)
print(sorted_df)
이 예제에서는 trader_var를 사용하여 데이터를 필터링하고 정렬하는 방법을 보여줍니다. trader_var를 사용하여 데이터를 처리하는 방법은 다양한 조건과 정렬 기준을 사용하여 데이터를 필터링하고 정렬할 수 있습니다.
2025-07-07 11:46