본문 바로가기

pandas기초5

[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] 대용량 CSV 데이터 분석하기: 행 수 제한 및 데이터 조회 Pandas는 데이터를 다루는 데 필수적인 Python 라이브러리로, 특히 CSV 파일을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이 글에서는 Pandas를 사용해 CSV 파일을 읽는 방법과 max_rows를 설정하여 출력되는 행의 수를 제어하는 방법을 알아보겠습니다. Pandas로 CSV 파일 읽기CSV 파일은 데이터를 저장하는 가장 간단하고 널리 사용되는 형식 중 하나입니다. Pandas의 read_csv() 메서드를 사용하면 CSV 파일을 쉽게 데이터프레임으로 변환할 수 있습니다. CSV 파일 읽기 기본 예시:import pandas as pd# CSV 파일 읽기file_path = 'data.csv'df = pd.read_csv(file_path)print(df)위 코드는 CSV 파일을 읽어 데이터프레임.. 2025. 1. 29.

[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.

[Pandas] 시리즈와 데이터프레임 Pandas는 데이터 분석과 조작을 위한 Python의 강력한 라이브러리입니다. 이 글에서는 Pandas의 핵심 구성 요소인 **시리즈(Series)**와 **데이터프레임(DataFrame)**의 개념, 라벨 활용, 키/값 객체로 시리즈 생성 방법, 그리고 데이터프레임의 기본 구조를 살펴봅니다. Pandas 시리즈(Series)란 무엇인가요?Pandas의 **시리즈(Series)**는 1차원 배열 형태로, 데이터를 저장하고 조작하는 데 사용됩니다. 시리즈는 NumPy 배열과 유사하지만, 데이터에 라벨(인덱스)을 지정할 수 있어 더 유연합니다.특징:단일 데이터 타입을 가집니다.인덱스를 통해 각 데이터에 접근할 수 있습니다.예시:import pandas as pdseries = pd.Series([10, .. 2025. 1. 27.

[Pandas] 시작하기: 설치 및 설정 Pandas는 데이터 조작과 분석을 위한 강력한 Python 라이브러리로, 데이터 과학, 머신러닝, 분석 프로젝트에서 널리 사용됩니다. 이 가이드에서는 Pandas 설치, 효율적인 가져오기, pd 별칭 사용, 그리고 버전 확인 방법에 대해 알아봅니다. Pandas 설치하기Pandas를 사용하려면 Python 환경에 설치해야 합니다. 이 라이브러리는 Python Package Index(PyPI)에서 제공되며 pip을 통해 설치할 수 있습니다. Pandas 설치 단계:터미널 또는 명령 프롬프트를 엽니다.다음 명령을 실행합니다: pip install pandas Conda 사용자: Anaconda 또는 Miniconda를 사용하는 경우, 아래 명령어로 Pandas를 설치할 수 있습니다:conda ins.. 2025. 1. 26.

이전 1 다음