Pandas apply 사용법
Pandas apply 메서드는 pandas 내에서 가장 많이 사용되는 함수 중 하나이고, 사용자가 정의한 함수와 함께 사용할 수 있어서 데이터 전처리 등에 응용하여 사용할 수 있다. 사용자 정의 함수가 필요한 이유는…
Pandas merge 사용법
Pandas의 merge 메서드는 두 개 이상의 데이터프레임을 병합(또는 조인)하는 데 사용된다. 이를 통해 데이터프레임 간에 공통 열을 기준으로 데이터를 결합하고, 데이터를 조합하여 분석하거나 시각화에 활용할 수 있다. 이 글에서는 Pandas의…
Pandas(판다스) groupby 사용법
Pandas는 데이터프레임을 그룹화하고 집계하는 데 사용되는 강력한 groupby 메서드를 제공한다. 이 메서드를 사용하면 데이터를 그룹화하여 그룹별로 연산을 수행하고 결과를 얻을 수 있다. 이 글에서는 Pandas의 groupby 메서드 사용법에 대해 알아본다.…
Pandas 결측치 처리 (dropna, fillna)
Pandas의 dropna와 fillna 메서드를 사용하여 데이터프레임 내의 결측치를 효과적으로 처리할 수 있으며, 이를 통해 데이터의 완전성을 유지하고 분석 결과를 더 정확하게 만들 수 있다. 이 글에서는 dropna와 fillna를 사용한 Pandas…
Pandas 정렬하기(sort_values)
Pandas의 sort_values 메서드를 사용하면 데이터프레임의 특정 열을 기준으로 데이터를 쉽게 정렬할 수 있으며, 이를 통해 데이터를 더 잘 이해하고 분석할 수 있다. 이 글에서는 Pandas의 sort_values 메서드를 사용한 데이터프레임 정렬에…
Pandas 자료형변환(astype)
Pandas의 astype 메서드를 사용하면 데이터프레임 내의 특정 컬럼의 자료형을 원하는 형태로 손쉽게 변환할 수 있다. 이는 데이터 분석 및 전처리 작업에서 중요한 단계 중 하나이며, 데이터를 올바르게 처리하기 위해 필수적인…
파이썬 for문
파이썬 for문(Python For Loop)은 while문과 함께 특정 코드를 반복적으로 수행한다. 이글에서는 파이썬 for문 문법과 활용법에 대해 알아본다. 파이썬 for문 기본 구조 for문 구조는 다음과 같다. for 변수 in 리스트(또는 문자열,…
Python List(파이썬 리스트)
리스트(List)는 파이썬에서 가장 많이 사용되는 데이터 구조 중 하나이다. 리스트는 여러 개의 항목을 순서대로 담을 수 있으며, 다양한 연산과 변형을 통해 데이터를 처리할 수 있는 강력한 기능을 제공한다. 이 글에서는…
Python Pandas(파이썬 판다스) 이해하기
파이썬 판다스(Pandas)는 데이터 처리를 위한 패키지(라이브러리)로, 파이썬을 이용한 데이터 분석과 같은 작업에서 필수 라이브러리로 사용된다. 판다스 패키지는 이러한 데이터를 처리하기 위한 시리즈(Series) 클래스와 데이터프레임(DataFrame) 클래스를 제공한다. (참고: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/) Pandas install(판다스…
Jupyter Notebook 사용법
이 글은 Jupyter Notebook(주피터 노트북) 사용법에 대해 간단히 알아본다. 폴더 생성 및 다큐먼트 생성 주피터 노트북을 사용할 때는 노트북을 저장하기 위한 폴더를 생성하고, 노트북의 종류, 프로젝트를 구분하여 하위폴더를 생성하여 관리하는…