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데이터분석팁2

[Pandas] 데이터프레임 분석: 데이터 조회 및 결측값 처리 가이드 Pandas는 데이터 분석을 위한 강력한 도구이며, 데이터프레임(DataFrame)을 활용하면 데이터를 쉽게 조작하고 분석할 수 있습니다. 이 글에서는 데이터프레임을 분석하는 방법, 데이터 조회, 정보 확인, 결과 해석, 그리고 결측값(null values) 처리 방법을 다룹니다. 데이터프레임 조회 (Viewing the Data)데이터를 분석하기 위해 가장 먼저 해야 할 일은 데이터를 확인하는 것입니다. Pandas는 데이터를 효율적으로 조회할 수 있는 여러 메서드를 제공합니다. 1. 데이터프레임의 상위 일부 데이터 조회import pandas as pd# 예제 데이터프레임 생성data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Age': [.. 2025. 2. 2.

[Pandas] 데이터 프레임 생성 및 활용 Pandas 데이터프레임은 2차원 데이터 구조로, 데이터 분석과 조작에 필수적인 도구입니다. 이 글에서는 데이터프레임의 개념, 특정 행 찾기, 이름이 지정된 인덱스 활용, 그리고 파일 데이터를 데이터프레임으로 로드하는 방법을 살펴봅니다. 데이터프레임(DataFrame)이란 무엇인가요?Pandas의 **데이터프레임(DataFrame)**은 행과 열로 구성된 2차원 데이터 구조입니다. 각 열은 서로 다른 데이터 타입을 가질 수 있으며, 데이터 테이블과 유사한 형태를 제공합니다. 데이터 분석과 시각화를 위한 주요 도구로 사용됩니다. 데이터프레임 생성 예시:import pandas as pddata = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30,.. 2025. 1. 28.

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