반응형 pandas8 Pandas 모듈 완벽 가이드 Pandas는 데이터 분석을 위한 강력한 Python 라이브러리로, 데이터 조작 및 분석을 쉽게 할 수 있도록 도와줍니다. 이 글에서는 Pandas의 핵심 개념인 DataFrame, Series, CSV 파일 처리 및 엑셀 파일 읽기 등에 대해 다루겠습니다. 또한 실용적인 팁과 사례를 통해 Pandas를 더 잘 활용할 수 있는 방법도 소개하겠습니다.1. DataFrameDataFrame은 Pandas의 가장 기본적인 데이터 구조 중 하나로, 2차원 데이터 테이블입니다. 행과 열로 구성되어 있으며, 서로 다른 데이터 타입을 가질 수 있습니다. DataFrame을 생성하는 방법은 여러 가지가 있지만, 가장 많이 사용되는 방법은 딕셔너리나 NumPy 배열을 사용하는 것입니다.예제: 아래의 코드는 간단한 Dat.. 2025. 4. 6. 파이썬 Pandas 모듈: 데이터프레임 정보 및 활용법 5가지 파이썬은 데이터 분석과 처리를 위한 강력한 도구입니다. 그 중에서도 Pandas 모듈은 데이터 구조와 데이터 분석 도구를 제공하여 데이터프레임을 조작하는 데 매우 유용합니다. 이 글에서는 Pandas의 데이터프레임 정보를 소개하고, 활용법 5가지를 실용적인 팁과 함께 설명하겠습니다.1. 데이터프레임 개요데이터프레임(DataFrame)은 Pandas의 핵심 데이터 구조로, 2차원 배열 형태로 데이터를 저장합니다. 행과 열로 구성되어 있으며, 각 열은 서로 다른 데이터 타입을 가질 수 있습니다. 데이터프레임은 엑셀 스프레드시트와 유사한 구조를 가지고 있어, 데이터 분석에 매우 적합합니다.2. 데이터프레임 생성하기데이터프레임을 생성하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 간단한 방법은 딕셔너리를 사용하는 것입.. 2025. 4. 5. Pandas 모듈 활용하기: 데이터 검색과 결측값 처리 Pandas는 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리로, 데이터 프레임을 쉽게 다룰 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 특히 데이터 검색과 결측값 처리는 데이터 분석 과정에서 매우 중요한 요소입니다. 이번 포스트에서는 isin(), isna(), dropna() 메서드를 활용하여 데이터 검색과 결측값 확인 및 삭제하는 방법을 알아보겠습니다.1. 데이터 검색: isin()isin() 메서드는 특정 값이 데이터 프레임의 열에 존재하는지를 확인하는 데 유용합니다. 예를 들어, 특정 고객 ID가 있는 행을 필터링할 때 사용됩니다.다음은 고객 데이터 예시입니다:고객 ID이름연령1홍길동302김철수253이영희28이 고객 데이터에서 고객 ID가 1과 3인 고객을 찾고 싶다면 다음과 같이 사용할 수 있습니다:import .. 2025. 4. 5. 파이썬 Pandas 모듈 활용하기: 데이터프레임 복사, 행과 열 추가 및 삭제하는 5가지 방법 Pandas는 파이썬에서 데이터를 다룰 때 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. 특히 데이터프레임(DataFrame)이라는 2차원 데이터 구조를 통해 다양한 데이터를 효과적으로 관리할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 데이터프레임의 복사, 행과 열 추가 및 삭제하는 방법을 소개하고, 이를 활용할 수 있는 실용적인 팁과 예제를 제공하겠습니다.1. 데이터프레임 복사하기데이터프레임을 복사하는 방법은 복사본을 만들고 원본에 영향을 주지 않도록 하는 것입니다. Pandas에서는 copy() 메서드를 사용하여 간편하게 복사할 수 있습니다. 다음은 데이터프레임 복사를 위한 간단한 예제입니다.import pandas as pd# 샘플 데이터프레임 생성data = {'이름': ['홍길동', '김철수', '이영희'.. 2025. 4. 5. 파이썬 Pandas 강좌: 5가지 데이터프레임 집계 함수와 groupby()를 활용한 그룹화, drop_duplicates()로 중복값 제거하기 파이썬의 Pandas 라이브러리는 데이터 분석에 있어 매우 강력한 도구입니다. 특히, 데이터프레임의 집계 및 그룹화 기능은 대량의 데이터를 효율적으로 분석하는 데 필수적입니다. 이번 글에서는 5가지 데이터프레임 집계 함수와 groupby() 메서드를 활용한 그룹화, 그리고 drop_duplicates()를 사용해 중복값을 제거하는 방법에 대해 알아보겠습니다.1. 데이터프레임 집계 함수데이터프레임을 다룰 때 유용한 집계 함수에는 mean(), sum(), count(), min(), max()가 있습니다. 이들 함수는 데이터를 요약하여 인사이트를 제공하는 데 매우 유용합니다.함수설명사용 예시mean()평균값을 계산합니다.df['column_name'].mean()sum()합계를 계산합니다.df['colum.. 2025. 4. 4. 파이썬 Pandas 기초 - 데이터프레임 병합, 등수 매기기 및 날짜 타입 처리 방법 파이썬의 Pandas 라이브러리는 데이터 분석에 있어 가장 강력한 도구 중 하나입니다. 특히 데이터프레임 병합, 등수 매기기, 날짜 타입 처리는 데이터 분석의 기초적인 작업으로, 이 글에서는 이 세 가지 주제에 대해 깊이 있는 내용을 다루어 보겠습니다.1. 데이터프레임 병합데이터프레임 병합은 여러 데이터셋을 결합하여 하나의 데이터셋으로 만드는 방법입니다. Pandas에서는 merge() 함수를 사용하여 이를 쉽게 구현할 수 있습니다. 데이터프레임을 병합할 때 주의해야 할 점은 병합 기준이 되는 열이 서로 일치해야 한다는 것입니다.다음은 두 개의 데이터프레임을 병합하는 간단한 예제입니다:학생 ID이름1홍길동2김영희학생 ID성적190285위의 두 데이터프레임을 병합하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다:.. 2025. 4. 4. 이전 1 2 다음 반응형