반응형 pandas로2 파이썬 Pandas로 데이터프레임의 수치 연산하기 데이터 분석의 세계에서 Pandas는 필수적인 라이브러리입니다. 특히, 데이터프레임을 통해 수치 연산을 수행하는 것은 데이터 분석가에게 매우 중요한 작업입니다. 이 글에서는 Pandas 모듈을 사용하여 데이터프레임에서 수치 연산을 수행하는 5가지 방법을 자세히 살펴보겠습니다.1. 기본 수치 연산Pandas를 사용할 때 가장 기본적인 수치 연산은 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈입니다. 데이터프레임에서 이러한 연산을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 두 개의 열 간의 합계를 구할 수 있습니다.제품가격수량총 금액사과100055000바나나80032400위의 데이터프레임에서 총 금액은 가격과 수량을 곱하여 계산할 수 있습니다. 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다:import pandas as pddata = {'.. 2025. 4. 3. Pandas로 배우는 파이썬의 원 핫 인코딩 기법 데이터 과학과 머신러닝의 세계에서 원 핫 인코딩(One-Hot Encoding)은 범주형 변수를 수치형 변수로 변환하는 중요한 기법입니다. 이 기법은 특히 Pandas와 함께 사용할 때 강력한 도구가 될 수 있습니다. 이번 글에서는 원 핫 인코딩에 대한 5가지 기법을 소개하고, 실용적인 팁과 사례를 통해 이해를 돕겠습니다.1. 기본 원 핫 인코딩원 핫 인코딩의 가장 기본적인 형태는 Pandas의 get_dummies() 함수를 사용하는 것입니다. 이 함수는 범주형 데이터를 자동으로 인코딩하여 새로운 데이터프레임을 생성합니다. 예를 들어, 다음과 같은 데이터가 있을 때:이름과일철수사과영희바나나민수사과수진체리다음과 같이 인코딩할 수 있습니다:import pandas as pddata = {'이름': ['철수.. 2025. 4. 3. 이전 1 다음 반응형