데이터프레임 검색 결과
15 개의 검색 결과가 있습니다.
프로그래밍/파이썬

판다스를 활용한 효과적인 이상치 처리법

데이터 분석의 성공은 깨끗한 데이터에서 시작됩니다. 이상치는 분석 결과에 큰 영향을 미칠 수 있으므로, 그 탐지와 처리는 매우 중요합니다. 목차 1. 이상치 탐지 및 이상치 처리 전략 2. 결측값과 이상치 처리의 연계 3. 데이터 정제 및 깔끔한 데이터프레임 생성 1. 이상치 탐지 및 이상치 처리 전략 이상치는 데이터 내에서 일반적인 범위를 벗어나는 값들을 의미합니다. 이들은 다양한 원인, 예를 들어 측정 오류, 입력 오류 등으로 인해 발생할 수 있습니다. 이상치의 존재는 데이터 분석의 정확도를 왜곡시킬 수 있기 때문에, 이를 탐지하고 적절하게 처리하는 것이 중요합니다. 이상치 탐지 방법에는 통계적 접근, 시각화, 머신러닝 기반 접근 등 다양한 방법이 있습니다. 탐지된 이상치는 제거하거나 다른 값으로 대..

2023. 10. 16. 17:57
프로그래밍/파이썬

판다스로 데이터프레임(DataFrame) 만들기

판다스는 파이썬의 대표적인 데이터 처리 라이브러리로, 데이터프레임은 판다스의 핵심 데이터 구조 중 하나입니다. 데이터프레임은 2차원의 레이블이 있는 테이블로서, 다양한 데이터 소스에서 정보를 가져와 효과적으로 처리할 수 있습니다. 1. 다양한 데이터 소스로부터 데이터프레임 생성 2. 데이터프레임의 구조와 구성 요소 3. 인덱스와 열 이름 지정 1. 다양한 데이터 소스로부터 데이터프레임 생성 판다스의 데이터프레임은 다양한 데이터 소스로부터 생성될 수 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 방법은 파이썬의 리스트나 사전(Dictionary) 형태의 데이터를 이용하는 것입니다. 또한 CSV, Excel, SQL 데이터베이스와 같은 외부 데이터 소스로부터 데이터를 읽어 데이터프레임을 생성하는 것도 가능합니다. 이러..

2023. 10. 16. 16:52
프로그래밍/파이썬

데이터프레임 피벗 테이블 생성 가이드

데이터를 분석할 때, 특정 기준에 따라 데이터를 재구성하거나 집계하는 것은 매우 중요합니다. 피벗 테이블은 이러한 작업을 간단하게 도와주는 도구로, 엑셀 등 여러 프로그램에서 널리 사용됩니다. 판다스는 이 피벗 테이블 기능을 데이터프레임에 적용할 수 있게 해, 분석 작업을 더욱 효율적으로 만들어줍니다. 이 가이드에서는 피벗 테이블의 기본 개념부터 실무 활용법까지 자세히 알아보겠습니다. 목차 1. 피벗 테이블의 개념과 필요성 2. 판다스를 사용한 피벗 테이블 생성 3. 피벗 테이블 활용 사례와 실무 예제 1. 피벗 테이블의 개념과 필요성 피벗 테이블은 데이터의 다양한 각도에서 요약하여 보여주는 도구입니다. 원본 데이터가 복잡하게 구성되어 있을 때, 피벗 테이블을 사용하면 필요한 정보만을 뽑아서 집계하거나 ..

2023. 10. 16. 15:48
프로그래밍/파이썬

판다스로 데이터프레임 병합 방법

데이터 분석에서 여러 데이터 소스에서 수집한 데이터를 하나로 병합하거나 서로 다른 데이터프레임을 조인하는 기술은 필수 입니다 판다스의 데이터프레임 병합과 조인에 관한 기술을 상세히 알아보고, 실제 예제를 통해 어떻게 활용하는지도 살펴보겠습니다. 목차 데이터프레임 병합의 유형과 방법 조인 연산자와 키 컬럼 지정 다양한 병합 예제와 활용 1. 데이터프레임 병합의 유형과 방법 판다스의 데이터프레임 병합은 크게 세 가지 유형으로 나뉩니다: concat, merge, join. concat은 여러 데이터프레임을 위아래나 좌우로 이어 붙이는 기능입니다. merge는 두 데이터프레임을 특정 열을 기준으로 합치는 기능이며, SQL의 JOIN과 유사합니다. join은 merge의 특별한 경우로써, 인덱스를 기준으로 두 ..

2023. 10. 13. 20:45
프로그래밍/파이썬

판다스를 활용한 결측값 처리 방법

결측값은 분석의 정확성을 떨어뜨리고, 잘못된 결론을 도출할 수 있습니다. 판다스를 활용하여 결측값을 효과적으로 탐지하고 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. 결측값의 탐지와 처리 방법 2. 결측값 보간과 대체 3. 결측값 처리 시 주의사항 1. 결측값의 탐지와 처리 방법 결측값은 데이터 분석의 주요 장애물 중 하나로 간주됩니다. 판다스는 결측값을 쉽게 탐지하고 처리할 수 있는 기능을 제공합니다. `isnull`과 `notnull` 메서드를 사용하면 데이터프레임 내의 결측값을 확인할 수 있습니다. 결측값을 처리하는 방법에는 여러 가지가 있는데, 가장 일반적인 방법은 해당 값을 제거하거나 다른 값으로 대체하는 것입니다. `dropna` 메서드를 사용하면 결측값이 포함된 행 또는 열을 제거할 수 있으며,..

2023. 10. 13. 18:55
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