"pandas" Articles #2

Python Pandas에서 두 데이터프레임을 인덱스 기준으로 병합하는 방법

이 문서에서는 Python Pandas 라이브러리를 사용하여 두 데이터프레임을 인덱스 기준으로 병합하는 방법을 설명합니다. 두 가지 주요 방법인 merge 함수와 join 메서드를 다루며 각 방법의 장단점을 비교하고 실제 예제를 통해 구현 방법을 보여줍니다

Python Pandas DataFrame에서 그룹별 합계 구하기

다음과 같은 샘플 데이터를 사용합니다.groupby() 함수를 사용하여 특정 열을 기준으로 데이터를 그룹화하고, sum() 함수를 사용하여 각 그룹별 합계를 계산합니다.여러 열의 합계를 동시에 계산하려면 sum() 함수를 리스트 안에 넣어줍니다

Python Pandas Dataframe에 여러 열을 한 번에 할당하는 방법

1. 딕셔너리 사용2. zip() 함수 사용3. Lambda 표현식 사용4. DataFrame 생성자 사용위 코드 예시에서 df는 기존 DataFrame입니다. 새 DataFrame을 만들려면 빈 DataFrame을 만들어야 합니다

Pandas와 SQLAlchemy를 사용하여 Pandas DataFrame을 SQLite 데이터베이스에 저장하는 동안 발생하는 "Engine' object has no attribute 'cursor'" 오류 해결 방법

Pandas DataFrame을 SQLite 데이터베이스에 저장하려고 할 때 다음과 같은 오류가 발생할 수 있습니다.이 오류는 일반적으로 SQLAlchemy 버전 0.19. 0 이후에 발생하며, Pandas의 to_sql() 메서드가 SQLite 데이터베이스에 연결할 때 cursor 속성을 사용하려고 하기 때문입니다

Python Pandas 그룹별 고유 값 수 세기

데이터프레임에서 특정 열을 기준으로 그룹을 나눈 후 각 그룹별로 고유한 값의 개수를 세고 싶습니다.해결 방법:Pandas에서 groupby와 nunique 함수를 사용하여 문제를 해결할 수 있습니다.1. 예시 데이터:

Pandas, Numpy, Dataframe을 이용한 데이터 분할 (훈련, 검증, 테스트)

데이터 분할 방법은 여러 가지가 있지만, 여기서는 가장 일반적인 홀드아웃(Holdout) 방법을 사용합니다.홀드아웃 방법은 데이터를 훈련, 검증, 테스트 세트로 나누는 방법입니다. 일반적으로 훈련 세트는 60%, 검증 세트는 20%, 테스트 세트는 20%로 분할합니다

Python, JSON, Pandas를 사용하여 딕셔너리 열을 여러 열로 분할/분해하기

데이터 준비먼저 다음과 같은 JSON 데이터를 가진 DataFrame을 만들어 봅시다.1. apply 함수 사용apply 함수를 사용하여 딕셔너리 열을 각 행에 대해 반복하고 각 딕셔너리 키-값 쌍을 새 열로 변환할 수 있습니다

Pandas Dataframe fillna() 특정 열만 채우기

해결 방법:fillna() 메서드 사용:특정 열: 채우고 싶은 열 이름값: 결측값을 대체할 값 (숫자, 문자열, 다른 열의 평균 등)inplace=True: 원본 데이터프레임을 수정 (기본값: False)예시:loc 속성 사용:

Python Pandas 데이터프레임을 한 열 기준으로 정렬하는 방법

1. sort_values() 메서드 사용sort_values() 메서드는 데이터프레임을 하나 또는 여러 열 기준으로 정렬하는 데 사용됩니다. 다음은 sort_values() 메서드를 사용하여 데이터프레임을 한 열 기준으로 정렬하는 방법입니다

Pandas에서 dtype('O')의 의미

1. dtype이란 무엇인가?dtype은 데이터 유형을 나타내는 약자로, Pandas와 NumPy에서 데이터 프레임과 배열의 각 열의 데이터 유형을 정의하는 데 사용됩니다. 다양한 데이터 유형이 있으며, 가장 일반적인 유형은 다음과 같습니다

Python Pandas CSV에서 이름이 없는 0열 제거하기

이름이 없는 0열을 제거하는 방법은 여러 가지가 있습니다.방법 1: usecols 옵션 사용pd. read_csv() 함수를 사용할 때 usecols 옵션을 사용하여 불필요한 열을 제외할 수 있습니다.usecols 옵션에 읽을 열의 인덱스를 리스트로 지정합니다

Python, Pandas, Dataframe에서 NaN 값을 포함하는 열 찾기

1. isnull().any() 사용isnull() 함수는 데이터프레임의 각 열에 NaN 값이 있는지 확인하고, any() 함수는 그 결과에서 True 값이 하나라도 있는지 확인합니다.2. sum() 사용sum() 함수는 NaN 값을 제외하고 값을 합산합니다

Pandas 데이터프레임에서 리스트형 컬럼을 여러 컬럼으로 분할하기

데이터프레임에 리스트형 컬럼이 있는 경우, 각 리스트 요소를 개별 컬럼으로 분할하고 싶을 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 데이터프레임이 있다고 가정해봅시다.이 데이터프레임에서 "data" 컬럼은 리스트형 컬럼입니다

Python, Pandas를 사용하여 선택한 열의 값의 고유한 조합과 개수를 세는 방법

판다스 데이터 프레임에서 선택한 열의 값의 고유한 조합과 개수를 세는 방법은 무엇입니까?해결 방법:다음은 두 가지 방법입니다.방법 1: groupby()와 count() 사용선택한 열을 기준으로 데이터 프레임을 그룹화합니다

파이썬 판다스 데이터프레임에서 apply() 함수를 단일 열에 적용하는 방법

단일 열에 apply() 함수를 적용하는 방법:함수 정의: 먼저, 데이터프레임의 각 셀에 적용할 함수를 정의해야 합니다. 이 함수는 일반적으로 하나 이상의 인수를 받고 결과값을 반환해야 합니다.apply() 함수 사용: 정의된 함수를 apply() 함수에 전달하여 데이터프레임의 특정 열에 적용합니다

Python, Pandas, DataFrame에서 특정 선택된 열을 새 DataFrame으로 복사하여 추출하기

데이터 분석에서 특정 열을 새 DataFrame으로 복사하여 추출하는 작업은 매우 중요합니다. 이 기능은 여러 가지 용도로 활용됩니다. 예를 들어:특정 열에 대한 분석을 수행특정 열을 기반으로 데이터를 필터링특정 열을 다른 DataFrame에 병합

"A column-vector y was passed when a 1d array was expected" 오류 해결 방법

"A column-vector y was passed when a 1d array was expected" 오류는 pandas 또는 numpy에서 1차원 배열을 예상하는 함수에 2차원 배열을 전달했을 때 발생합니다

Pandas 데이터프레임에 헤더 행 추가하기

1. loc 인덱서 사용:결과:2. columns 속성 사용:결과:주의 사항:loc 인덱서를 사용하는 경우 원하는 인덱스 값에 헤더 데이터를 지정해야 합니다.columns 속성을 사용하는 경우 리스트 형태로 헤더 데이터를 입력해야 합니다

Python, Pandas, Matplotlib을 사용하여 주어진 그래프에 수평선을 추가하는 방법

먼저 필요한 라이브러리를 불러옵니다.예시 데이터를 생성합니다.데이터를 기반으로 기본 그래프를 생성합니다.axhline() 함수를 사용하여 원하는 y 값에 수평선을 추가합니다.수평선이 추가된 최종 그래프를 출력합니다

Python, Pandas, Numpy에서 Pandas의 size와 count 차이점

size(): NaN 값을 포함하여 모든 데이터의 개수를 반환합니다.count(): NaN 값을 제외하고 유효한 데이터의 개수만 반환합니다.size(): Series 타입으로 결과를 반환합니다.size(): Series 타입으로 결과를 반환합니다

Python과 Pandas를 사용하여 임의의 정수 데이터 프레임을 만드는 방법

방법 1: np. random. randint 함수 사용numpy 라이브러리를 np라는 별칭으로 임포트합니다.pandas 라이브러리를 pd라는 별칭으로 임포트합니다.데이터 프레임의 행과 열 수를 정의합니다.np. random

Python, Pandas, DataFrame을 이용한 여러 데이터프레임 연결

해결 방법:pd. concat() 함수 사용: 가장 일반적인 방법 축(axis)을 기준으로 연결 ignore_index 옵션으로 기존 인덱스 무시 가능가장 일반적인 방법축(axis)을 기준으로 연결ignore_index 옵션으로 기존 인덱스 무시 가능

Python, Pandas 및 파일을 사용하여 Seaborn 플롯을 파일에 저장하는 방법

준비물:Python 3 이상Pandas 라이브러리 설치: pip install pandasSeaborn 라이브러리 설치: pip install seabornMatplotlib 라이브러리 설치 (Seaborn 의존 관계): pip install matplotlib

SQLAlchemy를 사용하여 Pandas DataFrame를 대량 삽입하는 방법

이 가이드에서는 SQLAlchemy를 사용하여 Pandas DataFrame을 데이터베이스에 대량 삽입하는 방법을 설명합니다. SQLAlchemy는 다양한 데이터베이스 백엔드를 지원하는 Python ORM(Object-Relational Mapping) 라이브러리입니다

Python Pandas에서 열의 고유 값 찾고 정렬하기

Pandas 데이터프레임에서 특정 열의 고유 값을 찾아 정렬합니다.사용 라이브러리:PythonPandas단계별 설명:데이터프레임 불러오기:특정 열 선택:고유 값 추출:고유 값 정렬:정렬된 고유 값 출력:예시:결과:참고:

Python Pandas DataFrame에서 loc와 iloc의 차이점

1. 기본적인 차이점:loc: 라벨 기반 인덱싱을 사용합니다. 즉, 행과 열을 선택하려면 해당 행과 열의 라벨을 지정해야 합니다.iloc: 정수 위치 기반 인덱싱을 사용합니다. 즉, 행과 열을 선택하려면 해당 행과 열의 정수 위치를 지정해야 합니다

Pandas DataFrame에서 조건에 따라 열의 모든 값을 바꾸기

1. loc 속성 사용loc 속성을 사용하면 조건에 따라 DataFrame의 특정 행과 열을 선택하고 값을 변경할 수 있습니다. 다음은 예시입니다.2. mask 속성 사용mask 속성을 사용하면 조건에 맞는 DataFrame의 부분 집합을 선택하고 값을 변경할 수 있습니다

Python Pandas에서 열 평균/평균 구하기

2. 데이터프레임 만들기3. 전체 열 평균 구하기방법 1: df. mean() 사용방법 2: df. agg('mean') 사용4. 특정 열 평균 구하기방법 1: 열 이름 접근방법 2: loc 속성 사용5. 그룹별 열 평균 구하기

Python, MySQL, Pandas를 사용하여 SQLAlchemy의 to_sql을 통해 MySQL 데이터베이스에 쓰는 방법

먼저, 다음 라이브러리를 설치해야 합니다.pythonmysqlclientpandassqlalchemy2. 데이터 준비다음으로, Pandas DataFrame을 준비해야 합니다. DataFrame은 테이블 형식의 데이터 구조를 가지고 있으며

Python, NumPy, Pandas를 사용하여 여러 목록을 데이터프레임으로 가져오기

NumPy는 Python에서 다차원 배열을 다루는 데 사용되는 강력한 라이브러리입니다. 다음 코드는 NumPy를 사용하여 여러 목록을 데이터프레임으로 변환하는 방법을 보여줍니다.설명:np. array() 함수는 여러 목록을 하나의 NumPy 배열로 결합합니다

Python Pandas에서 한 열을 제외한 모든 열 선택하기

해결 방법:다음과 같은 4가지 방법을 사용하여 Pandas DataFrame에서 한 열을 제외한 모든 열을 선택할 수 있습니다.방법 1: loc 속성 사용방법 2: drop() 메서드 사용방법 3: list comprehension 사용

Python Pandas to_sql with SQLAlchemy: MS SQL로 데이터 내보내는 속도를 높이는 방법

먼저 필요한 라이브러리를 설치합니다.다음으로, MS SQL 서버에 연결할 연결 문자열을 설정합니다.Pandas DataFrame을 SQL 테이블로 내보내는 기본 방법은 to_sql() 메서드를 사용하는 것입니다.table_name: 데이터프레임을 저장할 테이블 이름입니다

Python Pandas DataFrame 행 셔플

본 문서에서는 Python Pandas DataFrame에서 행을 셔플하는 방법을 다룹니다. Pandas DataFrame은 데이터 분석 및 조작에 널리 사용되는 강력한 도구이며, 행 셔플은 데이터 순서를 무작위로 변경하여 다양한 목적으로 활용될 수 있습니다

Python Pandas 데이터프레임에 상수 값으로 열 추가하기

1. df[새로운_열] = 상수가장 간단하고 직관적인 방법입니다. 새로운 열 이름을 지정하고, 그 값으로 상수를 할당합니다.2. df. assign(새로운_열=상수)assign() 메서드를 사용하여 새로운 열을 추가할 수 있습니다

SQLAlchemy ORM을 Pandas DataFrame으로 변환하는 방법

본 문서에서는 SQLAlchemy ORM을 Pandas DataFrame으로 변환하는 방법을 다룹니다. SQLAlchemy ORM은 Python에서 객체 관계 매핑(ORM)을 위한 강력한 도구이며, Pandas는 데이터 분석 및 조작을 위한 강력한 라이브러리입니다

Pandas 데이터프레임에서 튜플 열을 분할하는 방법 (Python, NumPy, Pandas 활용)

이 작업을 수행하는 데 도움이 되는 세 가지 주요 라이브러리는 다음과 같습니다.Python: 기본 프로그래밍 언어 역할을 수행합니다.NumPy: 튜플과 같은 다차원 배열을 조작하는 데 유용한 도구를 제공합니다.Pandas: 데이터프레임 생성 및 조작을 위한 전문 라이브러리입니다

Python, Pandas, Matplotlib을 활용한 상관관계 행렬 그리기

cmap: 히트맵 색상 지정vmin & vmax: 히트맵 색상 범위 지정linewidths: 히트맵 격자선 두께 지정annot: 상관관계 계수 표시 여부 지정데이터 전처리 (정규화, 이상값 제거)서로 다른 척도의 변수 비교 시 주의

Python Pandas에서 두 날짜 사이의 데이터프레임 행 선택하기

1. loc 속성 사용:2. query 메서드 사용:3. between 함수 사용:주의 사항:날짜 열의 데이터 유형이 datetime 또는 date 형식인지 확인해야 합니다.날짜 형식이 문자열인 경우 pd. to_datetime() 함수를 사용하여 변환해야 합니다

Pandas Dataframe에서 헤더 없는 테이블 읽어오기

Pandas에서 헤더 없는 테이블을 읽어오는 가장 간단한 방법은 header 옵션을 사용하는 것입니다. 기본적으로 Pandas는 첫 번째 행을 헤더로 인식하지만 header=None 을 설정하면 첫 번째 행을 데이터로 읽어오고 컬럼 이름은 자동으로 0부터 증가하는 숫자로 지정됩니다

Pandas에서 다른 데이터프레임에 없는 행 가져오기

두 데이터프레임의 공통된 열을 기준으로 비교하여 다른 데이터프레임에 없는 행을 추출할 수 있습니다.merge() 함수를 사용하여 두 데이터프레임을 조합하고 indicator 옵션을 사용하여 다른 데이터프레임에 없는 행을 식별할 수 있습니다

Python Pandas를 사용하여 열을 행으로 변환하는 방법

melt() 함수는 데이터 프레임을 "긴 형식"으로 변환하는 데 사용됩니다. 즉, 각 행은 하나의 변수와 해당 변수의 값을 나타냅니다. melt() 함수를 사용하여 열을 행으로 변환하려면 다음과 같이 하십시오.위 코드에서 id_vars 매개변수는 행 식별자로 사용될 열을 지정하며 value_vars 매개변수는 변환될 열을 지정합니다

Python Pandas에서 str.contains 사용 시 NaN 무시하는 방법

fillna 메서드를 사용하여 NaN 값을 빈 문자열("")로 바꿔줍니다. 다음 코드는 str. contains 메서드를 사용하여 "python" 문자열을 포함하는 행을 선택하고, NaN 값은 무시하는 예시입니다.str

Pandas 데이터프레임 열 반복 방법

Pandas 데이터프레임 열 반복 방법에는 여러 가지가 있습니다.1. for 루프 사용:2. itertuples() 메서드 사용:3. iteritems() 메서드 사용:4. apply() 메서드 사용:5. 벡터화된 연산 사용:

Python Pandas 데이터프레임에서 문자열 패턴을 포함하는 행을 필터링하는 방법

다음과 같은 다양한 방법을 사용하여 문자열 패턴을 기반으로 Pandas 데이터프레임 행을 필터링할 수 있습니다.방법 1: str. contains() 메서드 사용str. contains() 메서드는 Series 객체에서 특정 패턴을 포함하는 행을 선택하는 데 유용합니다

SQLAlchemy를 사용하여 PostgreSQL 쿼리에서 Pandas 데이터프레임 반환

사용 라이브러리:PythonPostgreSQLPandasSQLAlchemy단계별 설명:라이브러리 임포트:PostgreSQL 엔진 생성:여기서 postgres는 사용자 이름, password는 비밀번호, localhost는 서버 주소

Pandas Groupby 후 그룹 내 정렬

다음은 Pandas 데이터프레임과 그룹화 및 정렬을 위한 코드입니다.출력 결과:groupby("Country"): "Country" 열을 기준으로 데이터프레임을 그룹화합니다.apply(pd. DataFrame. sort_values): 각 그룹에 대해 sort_values 함수를 적용하여 인구수 기준으로 정렬합니다

Pandas에서 데이터프레임을 복사해야 하는 이유

1. 데이터 무결성 유지데이터프레임을 복사하지 않고 원본 데이터프레임을 수정하면 의도하지 않게 데이터 손실 또는 오류가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터프레임의 열을 필터링하거나 값을 변경하면 원본 데이터프레임이 영구적으로 변경됩니다

Python Pandas에서 apply vs transform 사용법: 두 열을 빼고 평균 계산하기

두 열을 빼고 평균을 계산하는 경우, transform 함수를 사용하는 것이 더 효율적입니다.transform 함수 사용 예시:apply 함수 사용 예시:apply 함수는 새로운 열을 생성하는 데 유용하지만, transform 함수보다 느릴 수 있습니다

Pandas에서 그룹화된 데이터프레임 반복 방법

1. for 루프 사용:위 코드는 다음과 같은 출력을 생성합니다.2. apply 함수 사용:위 코드는 for 루프 코드와 동일한 출력을 생성합니다.apply 함수 사용 시 주의 사항:apply 함수는 각 그룹에 대해 함수를 한 번만 호출합니다

Pandas 열의 리스트 요소를 각각 행으로 변환하는 방법

먼저, 리스트를 포함하는 Pandas 열을 만들어야 합니다. 예를 들어 다음과 같은 데이터프레임이 있다고 가정해봅시다.방법 1: explode() 함수 사용Pandas에는 explode() 함수를 사용하여 리스트를 각 요소별 행으로 변환하는 간편한 방법이 있습니다