프로그래밍/파이썬 검색 결과
39 개의 검색 결과가 있습니다.
프로그래밍/파이썬

판다스로 데이터 파일 읽고 쓰기

판다스는 데이터 분석에 필수적인 다양한 파일 포맷을 읽고 쓰는 기능을 제공합니다. 이 글에서는 Excel, CSV, JSON 등 다양한 데이터 포맷에서 데이터를 읽는 방법과 데이터프레임을 이러한 파일 형식으로 저장하는 방법을 소개할 것입니다. 또한, 데이터 포맷 변환과 가져오기에 대해서도 탐구할 것입니다. 이러한 지식은 데이터 분석을 위한 기초를 다지는 데 중요한 역할을 합니다. 1. 다양한 데이터 포맷(Excel, CSV, JSON)에서 읽기 판다스는 다양한 데이터 포맷에서 데이터를 읽을 수 있는 기능을 제공합니다. Excel 파일은 판다스의 'read_excel' 함수를 사용하여 쉽게 읽을 수 있으며, 이를 통해 데이터프레임 형태로 데이터를 가져올 수 있습니다. CSV 파일은 가장 일반적인 데이터 포..

2024. 1. 6. 22:00
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판다스로 가능한 고급 데이터 조작 기법

판다스는 단순한 데이터 처리를 넘어서 고급 데이터 조작 기능을 제공합니다. 이 글에서는 데이터프레임의 조건부 열 추가, 피벗 테이블 생성 및 멀티레벨 열 조작, 그리고 슬라이싱과 스태킹과 같은 고급 기능을 탐구할 것입니다. 이를 통해 데이터를 보다 효과적으로 분석하고 가공하는 방법을 알아보고, 판다스를 더욱 깊이 이해할 수 있을 것입니다. 1. 데이터프레임의 조건부 열 추가 2. 피벗 테이블과 멀티레벨 열 조작 3. 데이터프레임의 슬라이싱과 스태킹 1. 데이터프레임의 조건부 열 추가 판다스를 사용하여 데이터프레임에 조건부 열을 추가하는 것은 데이터 분석 과정에서 흔히 필요한 작업입니다. 이를 통해 기존 데이터에 기반한 새로운 정보를 파생시킬 수 있으며, 이는 분석의 깊이와 통찰력을 증가시킵니다. 예를 들..

2024. 1. 6. 21:55
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판다스를 이용한 확률적 데이터 분석 기초

데이터 분석에서 분포의 이해는 필수적입니다. 이 글에서는 판다스를 활용하여 데이터의 분포를 이해하고 시각화하는 방법을 알아보겠습니다. 확률 밀도 함수와 히스토그램을 통해 데이터의 본질을 탐구하고, 분포 모델링 및 파라미터 추정을 통해 보다 심도 있는 분석을 수행할 것입니다. 데이터의 숨겨진 패턴과 통계적 특성을 발견하는 여정을 시작해봅시다. 1. 데이터 분포의 이해와 시각화 2. 확률 밀도 함수와 히스토그램 3. 분포 모델링과 파라미터 추정 1. 데이터 분포의 이해와 시각화 데이터 분포를 이해하는 것은 데이터 과학의 핵심적인 부분입니다. 데이터의 분포를 파악하면 데이터의 전반적인 형태, 경향, 이상치 등을 이해할 수 있습니다. 판다스와 같은 도구를 사용하여 데이터를 시각화하면 이러한 분포를 더 쉽게 이해..

2024. 1. 6. 21:33
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데이터프레임 마스터하기: apply() 함수 활용

데이터프레임에서 함수를 적용하는 것은 데이터 분석 및 처리의 핵심 과정입니다. 이 글에서는 판다스의 apply() 함수를 활용하여 데이터에 다양한 연산을 적용하는 방법을 소개할 것입니다. 컬럼 및 행 단위로 함수를 적용하는 방법과 사용자 정의 함수를 활용하는 방법까지, 이 모든 것이 데이터 분석의 깊이와 효율성을 높이는 데 기여할 것입니다. 데이터를 더욱 효과적으로 이해하고 사용하는 방법을 알아봅시다. 1. 판다스 apply() 함수 활용 2. 컬럼 및 행 단위 함수 적용 3. 사용자 정의 함수 적용 1. 판다스 apply() 함수 활용 판다스의 apply() 함수는 데이터프레임의 각 행이나 열에 복잡한 연산을 적용할 때 매우 유용합니다. 이 함수를 사용하면 사용자 정의 함수를 각 행이나 열에 쉽게 적용..

2024. 1. 6. 21:27
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데이터프레임 필터링과 조건부 선택의 기술

데이터프레임 필터링과 조건부 선택은 데이터 분석에서 중요한 과정입니다. 이 글에서는 판다스를 사용하여 데이터를 조건에 맞게 필터링하고, 복합 조건과 논리 연산자를 활용하는 방법을 살펴볼 것입니다. 또한, 조건부 선택의 고급 기술과 실용적인 팁을 통해 보다 효과적으로 데이터를 처리하는 방법을 알아보겠습니다. 데이터를 여러 각도에서 분석하고 이해하는 데 이 기술들이 큰 도움이 될 것입니다. 1. 조건에 따른 데이터프레임 필터링 2. 복합 조건과 논리 연산자 활용 3. 조건부 선택의 고급 기술과 팁 1. 조건에 따른 데이터프레임 필터링 데이터프레임에서 조건에 따른 필터링은 데이터 분석의 중요한 초석입니다. 이 과정을 통해 관심 있는 데이터의 부분 집합을 선택하고, 분석의 정확도를 높일 수 있습니다. 판다스에서..

2024. 1. 6. 21:21
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판다스를 활용한 효율적인 데이터 정렬과 랭킹

데이터를 분석하고 이해하는 데 있어 정렬과 순위 매기기는 기본적이면서도 핵심적인 기술입니다. 이 글에서는 판다스를 사용하여 데이터프레임의 열을 기준으로 데이터를 정렬하고, 효과적으로 순위를 매기는 다양한 방법을 탐구할 것입니다. 또한, 복잡한 데이터셋에 대한 다중 조건 정렬과 순위 매기기 기법을 소개하며, 이를 통해 보다 정교한 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 1. 데이터프레임의 열을 기준으로 정렬 2. 순위 매기기 및 랭킹 처리 3. 다중 조건에 따른 정렬과 순위 1. 데이터프레임의 열을 기준으로 정렬 데이터프레임의 열을 기준으로 정렬하는 것은 데이터 분석에서 매우 중요한 단계입니다. 이를 통해 데이터를 순서대로 나열하고, 패턴을 식별하며, 더 쉽게 데이터를 이해할 수 있습니다. 판다스에서는 'so..

2024. 1. 6. 21:13