데이터처리 검색 결과
18 개의 검색 결과가 있습니다.
프로그래밍/파이썬

판다스를 활용한 데이터 인덱싱과 슬라이싱

데이터프레임에서 특정 데이터를 선택하거나 추출하는 것은 데이터 분석의 기초 작업 중 하나입니다. 판다스의 데이터 인덱싱과 슬라이싱에 관한 기본적인 내용부터 고급 기법까지 자세히 알아보겠습니다. 1. 데이터프레임 인덱싱과 슬라이싱의 기본 문법 2. 조건을 활용한 데이터프레임 필터링 3. 위치 기반 인덱싱과 라벨 기반 인덱싱 1. 데이터프레임 인덱싱과 슬라이싱의 기본 문법 판다스의 데이터프레임은 행과 열을 기준으로 데이터에 접근할 수 있습니다. 열 기반의 인덱싱은 대괄호 안에 열 이름을 넣어 사용하며, 행 기반의 슬라이싱은 `loc`와 `iloc`를 활용합니다. 이를 통해 원하는 데이터를 쉽게 선택하거나 추출할 수 있습니다. 특히, 슬라이싱은 범위를 지정하여 데이터를 추출하는 방법입니다. 2. 조건을 활용한..

2023. 10. 13. 17:49
프로그래밍/파이썬

판다스를 이용한 데이터 그룹화와 집계 기법

판다스의 데이터 그룹화와 집계 기능을 중점적으로 살펴보며, 실제 데이터 분석에서 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다. 1. 데이터 그룹화의 목적과 기본적인 사용법 2. 그룹별 집계 함수 적용 및 사용 예제 3. 멀티레벨 그룹화와 복잡한 데이터 집계 1. 데이터 그룹화의 목적과 기본적인 사용법 데이터 그룹화는 관련된 데이터를 함께 묶어서 분석하거나 집계하는데 유용한 방법입니다. 판다스에서는 `groupby` 함수를 사용하여 데이터를 그룹화할 수 있습니다. 데이터 그룹화의 주요 목적은 큰 데이터 집합을 작은 그룹으로 나누어, 각 그룹의 특성이나 경향을 쉽게 파악하고자 하는 것입니다. 예를 들어, 회사의 매출 데이터에서 지역별, 월별, 제품별 매출을 알고 싶을 때 데이터 그룹화를 활용할 수 있습니다. 2...

2023. 10. 13. 14:29
프로그래밍/파이썬

판다스에서 데이터프레임 결합하는 여러가지 기법

데이터 처리와 분석에서 가장 중요한 부분 중 하나는 여러 출처에서 가져온 다양한 데이터를 하나로 통합하는 것입니다. 판다스는 이러한 데이터프레임 간의 결합을 지원하는 다양한 기능을 제공하며, 이 글에서는 그 중 핵심적인 merge, join, concat 메서드를 중점적으로 다룹니다. 데이터프레임을 결합하는 방법을 배우고 실제 예제를 통해 적용하는 과정을 따라가 보겠습니다. 목차 1. 개요 2. 결합의 종류 3. merge 함수를 사용한 결합 4. join 함수를 사용한 결합 5. concat 함수를 사용한 결합 6. 결합 시 발생할 수 있는 문제점 및 해결방법 7. 실제 예제를 통한 데이터프레임 결합 8. 정리 및 결론 1. 개요 데이터 분석을 진행할 때, 종종 여러 데이터 소스에서 수집된 데이터를 하..

2023. 10. 8. 23:30
통계/R

R에서 데이터 정렬하기

R은 통계 및 데이터 분석의 강력한 도구로 주목받아왔다. 풍부한 패키지와 활발한 커뮤니티 덕분에, 데이터 처리에서부터 고급 분석까지 다양한 작업이 가능하다. 데이터 정렬은 이 작업들의 기초를 이룬다. 목차 R에서 데이터 정렬의 필요성 R의 주요 정렬 함수: order() 와 sort() dplyr 패키지를 활용한 데이터 정렬 고급 정렬 기법 실제 데이터를 활용한 정렬 예제 1. R에서 데이터 정렬의 필요성 데이터 분석의 성공은 대부분의 경우 잘 준비된 데이터에서 시작한다. 데이터 준비는 분석의 품질과 신뢰성을 보장하는 데 중요한 단계이며, 이 중 핵심적인 요소는 '정렬'이다. 왜 정렬이 중요한가? 먼저, 정렬을 통해 데이터를 체계적으로 관찰할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 날짜별로 정렬된 데이터를 보면..

2023. 10. 2. 09:09
통계/R

데이터 프레임의 열과 행 삭제하는 법

R은 통계 분석 및 데이터 시각화에 매우 적합한 언어입니다. 특히 데이터 프레임이라는 데이터 구조를 사용하여 표 형식의 데이터를 쉽게 처리할 수 있습니다. 그 중에서도 열과 행을 삭제하는 작업은 데이터 전처리 과정에서 자주 사용됩니다. 목차 열 삭제하기 행 삭제하기 결론 2. 열 삭제하기 열을 삭제하는 가장 간단한 방법은 해당 열을 NULL로 할당하는 것입니다. 예를 들어, 데이터 프레임 df에서 'Age'라는 열을 삭제하려면 다음과 같이 할 수 있습니다. df$Age

2023. 9. 27. 00:27
프로그래밍/파이썬

[파이썬]Pandas에서 DataFrame의 행과 열 삭제하기

파이썬의 pandas 라이브러리는 데이터 분석과 처리에 굉장히 효율적인 도구이다. 여기서는 DataFrame에서 행과 열을 어떻게 삭제하는지 살펴본다. 목차 행 삭제하기 열 삭제하기 예제 코드 1. 행 삭제하기 drop() 메서드를 활용하여 행을 삭제할 수 있다. 삭제하고자 하는 행의 인덱스나 레이블을 지정하여 해당 행을 제거한다. 여러 행을 한 번에 삭제하려면 리스트 형태로 인덱스나 레이블을 전달한다. 2. 열 삭제하기 열 삭제 역시 drop() 메서드를 활용한다. 이때, axis=1 파라미터를 지정하여 열 삭제를 명시한다. 삭제하고자 하는 열의 이름을 지정하여 해당 열을 제거한다. 3. 예제 코드 import pandas as pd # 샘플 데이터 생성 df = pd.DataFrame({ 'A': [..

2023. 9. 25. 14:43