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[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] JSON 데이터를 쉽게 변환하는 방법: 실무 활용 팁 포함 Pandas에서 JSON 데이터 읽기 및 딕셔너리 활용하기JSON(JavaScript Object Notation)은 데이터를 저장하고 교환하는 데 널리 사용되는 형식입니다. Pandas는 JSON 파일을 쉽게 읽고 변환할 수 있도록 강력한 기능을 제공합니다. 이 글에서는 Pandas를 활용하여 JSON 데이터를 읽는 방법과 Python 딕셔너리를 JSON처럼 활용하는 방법을 알아보겠습니다. Pandas로 JSON 데이터 읽기JSON 형식의 데이터를 Pandas 데이터프레임으로 변환하려면 read_json() 메서드를 사용합니다. 이는 JSON 파일뿐만 아니라 문자열 형태의 JSON 데이터도 처리할 수 있습니다. 1. JSON 파일 읽기import pandas as pd# JSON 파일을 읽어 데이터프.. 2025. 2. 1.

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