pandas 검색 결과
7 개의 검색 결과가 있습니다.
프로그래밍/파이썬

Pandas에서 읽을 수 있는 데이터 타입 정리

데이터 분석의 세계에서, 다양한 파일 형식과 그것을 효율적으로 처리하는 능력은 필수적입니다. Pandas는 이러한 작업을 간편하게 해주는 파이썬 라이브러리로, 여러 파일 형식에 대한 입출력을 지원합니다. 이 가이드는 Pandas를 활용하여 다양한 데이터 파일 형식을 어떻게 읽고 쓸 수 있는지에 대한 기본적인 방법을 소개합니다. 목차 CSV (Comma-Separated Values) Excel SQL Database Parquet HDF5 Feather Stata SAS SPSS JSON (JavaScript Object Notation) HTML Pickle 1. CSV (Comma-Separated Values) 텍스트 형식의 데이터 파일로, 각 값이 쉼표로 구분되어 있습니다. 가장 널리 사용되는 데..

2023. 10. 7. 15:08
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
프로그래밍/파이썬

파이썬에서 그룹별 합계와 평균 구하기

파이썬에서 그룹별로 합계와 평균을 구하는 법은 pandas라는 모듈을 사용하면 빠르게 구할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 코드 몇 줄로 그룹별 합계와 평균을 구하는 법에 대해서 알아보겠습니다. 목차 1. 서론 2. pandas 라이브러리 소개 3. groupby 함수 사용법 3.1 그룹별 합계 구하기 3.2 그룹별 평균 구하기 4. agg 함수 사용법 5. 결론 1. 서론 파이썬은 데이터 분석에 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 특히, pandas라는 라이브러리는 데이터프레임이라는 강력한 데이터 구조를 제공하여, 복잡한 데이터 연산을 간결하게 수행할 수 있게 돕습니다. 이번 섹션에서는 파이썬의 pandas 라이브러리를 사용하여 그룹별 합계와 평균을 계산하는 방법을 소개하겠습니다. 2...

2023. 7. 27. 17:16
프로그래밍/파이썬

Pandas에서 데이터 합치는 법

Pandas는 파이썬에서 사용하는 데이터 분석 라이브러리입니다. 두 개 이상의 데이터프레임을 합치는 다양한 방법을 제공합니다. 이 문서에서는 주로 사용되는 세 가지 방법을 중점적으로 설명하겠습니다: concat(), merge(), join() 함수입니다. 1. concat() 함수를 사용한 데이터 합치기 concat() 함수는 동일한 형태의 데이터를 결합할 때 주로 사용됩니다. 동일한 열을 가진 두 개 이상의 데이터프레임을 위아래로 연결합니다. import pandas as pd # 데이터프레임 생성 df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2']}, index=[0, 1, 2]) df2 = pd.DataFrame({'A': [..

2023. 6. 7. 21:43
프로그래밍/파이썬

파이썬 데이터 처리 마스터하기:결측값 탐색 및 처리 방법

안녕하세요. 파이썬으로 데이터를 분석하기전 빠져있는 데이터를 처리하는 과정을 항상 고려해야합니다. 이번에는 결측값에 대해 알아보고 어떻게 처리해야하는지에 대해 알아보도록 하겠습니다. 목차 결측값이란? 파이썬에서 결측값 확인하기 결측값 제거하기 결측값 대체하기 결측값 예방하기 1. 결측값이란? 데이터 분석 작업을 할 때, 종종 결측값(missing data)에 직면하게 됩니다. 결측값은 값이 없거나, 측정되지 않았거나, 기록되지 않은 데이터를 의미합니다. 이러한 결측값은 데이터 분석 결과에 오류를 야기하거나, 분석의 정확성을 떨어뜨릴 수 있기 때문에 올바르게 처리해야 합니다. 본 글에서는 파이썬을 사용하여 결측값을 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 2. 파이썬에서 결측값 확인하기 파이썬에서는 panda..

2023. 4. 21. 14:25
프로그래밍/파이썬

Pandas 기초 살펴보기

파이썬에서 데이터 분석과 처리를 단순화하는 데 사용되는 인기 있는 오픈소스 라이브러리인 Pandas에 대해 알아보겠습니다. 이 글에서는 Pandas 라이브러리의 기초적인 기능과 사용법을 예시코드를 포함하여 자세히 살펴봅니다. 1. Pandas 소개 Pandas는 파이썬을 사용한 데이터 분석의 핵심 라이브러리입니다. NumPy를 기반으로 만들어졌으며, 데이터 분석 및 조작을 위한 다양한 기능을 제공합니다. Pandas의 주요 장점은 다음과 같습니다. 간편한 데이터 구조: Series와 DataFrame 등의 고유한 자료 구조를 제공하여 데이터를 쉽게 다룰 수 있습니다. 빠른 데이터 처리: 내부적으로 최적화된 알고리즘을 사용해 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다. 다양한 데이터 소스 지원: CSV, ..

2023. 4. 3. 06:45