pandas

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  1. Pandas 데이터프레임에서 열 수를 가져오는 방법
    1. len() 함수 사용:2. df. shape 속성 사용:3. df. columns 속성 사용:위의 방법 외에도 다음과 같은 방법들을 사용할 수 있습니다.df. info() 함수 사용:itertools. count() 함수 사용:
  2. Pandas 데이터프레임 열의 값을 딕셔너리로 다시 매핑하고 NaN 유지하기
    이 게시물에서는 Pandas 데이터프레임에서 딕셔너리를 사용하여 열 값을 다시 매핑하는 방법과 NaN 값을 유지하는 방법을 설명합니다. 두 가지 주요 방법을 살펴보겠습니다.map 함수 사용replace 함수 사용1. map 함수 사용
  3. Pandas 다중 인덱스를 열로 변환하는 방법
    다음은 두 가지 일반적인 방법입니다.1. set_index와 reset_index 사용:이 방법은 다중 인덱스를 하나의 열로 설정하고, 나중에 다시 데이터 프레임으로 변환합니다.2. stack과 unstack 사용:
  4. "r", "pandas", "python"과 관련된 "How to make good reproducible pandas examples" 프로그래밍 해설 (한국어)
    시작하기 전에 Python과 pandas 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하십시오. 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.예제에서 사용할 데이터를 로드해야 합니다. CSV 파일, Excel 파일 또는 데이터베이스와 같은 다양한 소스에서 데이터를 로드할 수 있습니다
  5. Pandas DataFrame에서 각 그룹의 첫 번째 행 가져오기
    먼저, Pandas DataFrame을 만들어 보겠습니다.방법 1: .head(1) 사용head(1) 메서드를 사용하면 DataFrame의 상단 n개 행을 출력합니다. 각 그룹의 첫 번째 행만 출력하기 위해서는, groupby와 함께 사용하면 됩니다
  6. Pandas에서 각 그룹 내 상위 N개 레코드 가져오기
    1. head() 함수 사용:결과:설명:groupby('Group') : 'Group' 열을 기준으로 데이터를 그룹화합니다.head(2) : 각 그룹 내 상위 2개 레코드만 선택합니다.2. nlargest() 함수 사용:
  7. Python과 Pandas를 사용하여 데이터프레임에서 발생 빈도를 효율적으로 계산하는 방법
    value_counts() 함수는 Pandas에서 발생 빈도를 계산하는 가장 일반적인 방법입니다. 이 함수는 Series 또는 DataFrame 열을 입력으로 받아 각 값의 발생 빈도를 포함하는 Series를 반환합니다
  8. Pandas DataFrame에서 'in' 및 'not in'을 사용하여 SQL과 같은 필터링 방법
    1. 'in' 연산자 사용:'in' 연산자는 특정 값이 특정 열에 포함되어 있는지 확인하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 'city' 열에 '서울' 또는 '부산'이 포함된 행만 선택하려면 다음과 같은 코드를 사용할 수 있습니다
  9. Pandas를 사용하여 여러 인수가 있는 함수를 적용하여 새 열 만들기
    apply() 함수는 Pandas에서 DataFrame 또는 Series에 함수를 적용하는 데 사용되는 강력한 도구입니다. 이 함수는 각 행 또는 열에 함수를 순환적으로 적용하여 새 열 또는 Series를 만들 수 있습니다
  10. Pandas 데이터프레임에서 기존 열 기반으로 새 열 만들기
    Pandas 데이터프레임에서 기존 열의 값을 기준으로 새 열을 생성하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 몇 가지 일반적인 방법과 코드 예시를 살펴보겠습니다.1.1 apply 함수 사용apply 함수는 데이터프레임의 각 행 또는 열에 함수를 적용하는 데 유용합니다
  11. Pandas와 NumPy에서 열/변수가 숫자인지 확인하는 방법
    Pandas DataFrame에서 열의 데이터 타입을 확인하려면 dtype 속성을 사용하면 됩니다.결과:위 코드에서 df['숫자열'].dtype은 '숫자열' 열의 데이터 타입이 int64 (64비트 정수)임을 나타냅니다
  12. Pandas 데이터프레임 인덱스 이름 바꾸기
    Pandas 데이터프레임에서 인덱스는 행을 식별하는 데 사용되는 중요한 요소입니다. 기본적으로 인덱스는 숫자로 구성되지만, 사용자 정의 이름으로 변경할 수 있습니다. 인덱스 이름을 바꾸면 데이터프레임을 더욱 이해하기 쉽고 코드를 더욱 명확하게 만들 수 있습니다
  13. Pandas DataFrame가 비어있는지 확인하는 방법
    1. empty 속성 사용:2. len() 함수 사용:3. any() 함수 사용:4. shape 속성 사용:위의 방법들 외에도 info() 함수나 isnull() 함수를 사용하여 DataFrame이 비어있는지 확인할 수 있습니다
  14. Pandas에서 특정 열 이름 바꾸기
    Pandas에서 가장 일반적으로 사용되는 방법은 rename() 메서드입니다. 딕셔너리를 사용하여 기존 열 이름과 새 열 이름을 매핑하여 열 이름을 변경할 수 있습니다.2. columns 속성 사용하기columns 속성을 사용하여 직접 열 이름을 리스트로 지정할 수도 있습니다
  15. Python, NumPy 및 Pandas에서 임의의 객체가 NaN인지 효율적으로 확인하는 방법
    다음은 Python, NumPy 및 Pandas에서 임의의 객체가 NaN인지 확인하는 효율적인 방법에 대한 설명입니다.1. Python의 isinstance 함수 사용:이 함수는 isinstance 함수를 사용하여 객체가 float 형식인지 확인한 다음 np
  16. Pandas DataFrame에서 NaN 값을 열 평균으로 바꾸기
    먼저, 작업에 필요한 pandas 라이브러리를 불러옵니다.2. 데이터 준비다음은 NaN 값을 포함하는 예시 데이터입니다.3. 열 평균 계산각 열의 평균값을 계산합니다.4. NaN 값을 열 평균으로 바꾸기fillna() 함수를 사용하여 NaN 값을 열 평균으로 바꿀 수 있습니다
  17. Pandas에서 특정 열 인덱스에 열 삽입하기
    1. loc 인덱서 사용:loc 인덱서는 특정 행 또는 열에 데이터를 액세스하고 설정하는 데 사용됩니다. 열 삽입을 위해서는 다음과 같이 사용할 수 있습니다.위 코드는 'C' 열 다음에 'D'라는 새로운 열을 추가합니다
  18. Pandas 작업 진행률 표시줄 프로그래밍 (Python, Pandas, IPython 사용)
    본 가이드에서는 Python, Pandas, IPython을 활용하여 Pandas 작업 진행률 표시줄을 프로그래밍하는 방법을 단계별로 안내합니다.단계 1: 라이브러리 설치먼저, 작업에 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다
  19. Pandas GroupBy 열에서 NaN(누락) 값 처리
    1. 결측값 확인 및 제거:isnull() 또는 isna() 함수를 사용하여 DataFrame에서 NaN 값의 존재 여부를 확인할 수 있습니다.dropna() 함수를 사용하여 NaN 값이 포함된 행 또는 열을 제거할 수 있습니다
  20. Pandas 시리즈에서 요소의 인덱스 찾기
    1. get_loc 함수 사용:2. idxmax() 함수 사용:3. .index 속성 사용:4. 반복문 사용:주의 사항:get_loc 함수는 해당 값이 하나만 존재하는 경우에만 올바른 인덱스를 반환합니다. 만약 동일한 값이 여러 개 존재한다면
  21. Python, Pandas, CSV에서 발생하는 'UnicodeDecodeError when reading CSV file in Pandas' 문제 해결
    Python에서 Pandas 라이브러리를 사용하여 CSV 파일을 읽을 때 "UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xXX"와 같은 유니코드 디코딩 오류가 발생할 수 있습니다
  22. Pandas DataFrame의 메모리 사용량 추정 방법
    다음은 Pandas DataFrame의 메모리 사용량을 추정하는 몇 가지 방법입니다.1. memory_usage() 함수 사용Pandas는 memory_usage() 함수를 제공하여 DataFrame의 메모리 사용량을 바이트 단위로 반환합니다
  23. Pandas에서 두 개의 Series를 DataFrame으로 결합하는 방법
    concat() 함수는 두 개 이상의 Series 또는 DataFrame을 연결하는 데 사용되는 유연한 함수입니다. 축(axis) 인수를 사용하여 연결 방향(수평 또는 수직)을 지정할 수 있습니다.장점:사용하기 쉬움
  24. Pandas 데이터프레임에서 인덱스 열 제목 또는 이름 가져오기 및 설정하기
    다음은 Pandas에서 인덱스 열 제목 또는 이름을 가져오고 설정하는 방법에 대한 두 가지 방법입니다.index. name 속성을 사용하면 현재 인덱스의 이름을 가져오거나 설정할 수 있습니다.rename 메서드를 사용하여 인덱스 이름을 along with other DataFrame attributes
  25. Pandas를 사용하여 엑셀 파일의 시트 목록 조회하기
    본 해설에서는 엑셀 파일을 다루기 위해 다음 라이브러리를 사용합니다.openpyxl: 엑셀 파일 읽기 및 쓰기 기능 제공pandas: 데이터 분석 및 조작 기능 제공코드 분석코드 설명라이브러리 불러오기: import pandas as pd와 import openpyxl을 사용하여 필요한 라이브러리를 불러옵니다
  26. Pandas DataFrame에서 두 개의 열을 기준으로 그룹화하고 개수를 세는 방법
    pandas단계:데이터 준비: 샘플 데이터 세트를 만들거나 CSV 파일로 가져옵니다.데이터 프레임 만들기: pandas. DataFrame() 함수를 사용하여 데이터를 데이터 프레임으로 변환합니다.그룹화: groupby() 함수를 사용하여 두 개의 열을 기준으로 데이터 프레임을 그룹화합니다
  27. Pandas 데이터프레임에서 무한 값 삭제하기
    다음은 pandas, numpy 라이브러리를 사용하여 Pandas 데이터프레임에서 무한 값을 삭제하는 방법 몇 가지를 소개합니다.1. isinf() 함수 사용:2. np. where() 함수 사용:3. dropna() 함수 사용:
  28. Python, Pandas를 사용하여 기존 CSV 파일에 데이터 추가하기
    pandas단계:Pandas 라이브러리 임포트:기존 CSV 파일 읽기:새로운 데이터 준비:기존 데이터프레임에 새로운 데이터 병합:병합된 데이터프레임을 CSV 파일에 저장:주의 사항:ignore_index=True 옵션을 사용하면 새로운 데이터프레임의 인덱스가 병합된 데이터프레임에 반영되지 않습니다
  29. 두 개의 판다스 데이터프레임 열을 사전으로 만드는 방법 (Python, Dictionary, Pandas)
    1. dict() 함수 사용:2. to_dict() 메서드 사용:3. combine() 메서드 사용:주의 사항:위 코드에서 두 데이터프레임의 인덱스가 일치해야 합니다. 일치하지 않으면 오류가 발생할 수 있습니다.원하는 열 이름을 지정하려면 dict() 함수의 키 값 또는 to_dict() 메서드의 인수를 사용하여 설정할 수 있습니다
  30. Pandas 데이터프레임에서 True/False를 1/0으로 매핑하는 방법
    1. replace() 메서드 사용:결과:2. applymap() 메서드 사용:결과:3. astype() 메서드 사용:결과:4. apply() 메서드와 람다 함수 사용:결과:5. map() 메서드 사용:결과:위의 방법들은 모두 Pandas 데이터프레임에서 True/False 값을 1/0으로 효과적으로 매핑하는 데 사용할 수 있습니다
  31. Pandas 시리즈 또는 인덱스를 NumPy 배열로 변환하는 방법
    1. to_numpy() 메서드 사용:Pandas 0.24. 0 버전부터는 to_numpy() 메서드를 사용하여 시리즈 또는 인덱스를 쉽게 NumPy 배열로 변환할 수 있습니다. 이 메서드는 다음과 같이 사용됩니다
  32. Pandas DataFrame 열 데이터 형식을 문자열에서 날짜 시간 형식으로 변환하는 방법
    다음은 Pandas DataFrame 열 데이터 형식을 문자열에서 날짜 시간 형식으로 변환하는 두 가지 일반적인 방법입니다.pd. to_datetime() 함수는 문자열 값을 Pandas 날짜 시간 객체로 변환하는 데 사용됩니다
  33. Pandas 데이터프레임을 두 개 이상의 열 기준으로 정렬하는 방법 (Python 2.7)
    예제:결과:위 코드에서 sort_values() 함수는 by 매개변수에 리스트 ['B', 'A']를 전달합니다. 이는 먼저 'B' 열 기준으로 오름차순 정렬하고, 같은 'B' 값을 가진 행은 'A' 열 기준으로 오름차순 정렬하도록 지시합니다
  34. Python Pandas Dataframe을 디스크에 저장 및 로드하는 방법
    CSV(Comma Separated Values)는 가장 간단하고 보편적인 데이터 저장 형식 중 하나입니다. Pandas Dataframe을 CSV 파일로 저장하려면 다음과 같은 코드를 사용할 수 있습니다.이 코드는 'data
  35. Pandas DataFrame에서 특정 문자열을 포함하지 않는 행 찾기
    Pandas DataFrame에서 특정 문자열을 포함하지 않는 행을 찾는 방법을 알아보고 싶습니다.해결책:Pandas에서 DataFrame에서 특정 문자열을 포함하지 않는 행을 찾는 방법은 두 가지가 있습니다.1. ~df['column'].str
  36. 팬더스에서 빈 데이터프레임에 데이터 추가하기
    1. append() 메서드 사용:2. loc[] 사용:3. concat() 메서드 사용:위의 방법 외에도 다양한 방법으로 빈 데이터프레임에 데이터를 추가할 수 있습니다. 사용하는 방법은 상황에 따라 다릅니다.참고:
  37. Pandas에서 최대 행 수 설정하기
    Pandas에서 데이터프레임을 출력하면 기본적으로 모든 행이 표시됩니다. 하지만 데이터프레임이 매우 크거나 많은 행으로 구성된 경우 모든 행을 출력하면 화면 처리 속도가 느려지거나 메모리 부족 오류가 발생할 수 있습니다
  38. Pandas에서 데이터프레임의 처음 세 행 삭제하기
    1. 라이브러리 불러오기:먼저, pandas 라이브러리를 불러와야 합니다.2. 데이터 준비:예제를 위해 작은 데이터프레임을 만들겠습니다.3. 처음 세 행 삭제하기:drop() 함수를 사용하여 처음 세 행을 삭제합니다
  39. Pandas 데이터프레임에 빈 열 추가하기
    1. assign() 함수 사용:assign() 함수는 기존 데이터프레임에 새로운 열을 추가하는 데 사용되는 편리한 함수입니다. 새로운 열의 이름과 값을 지정하면 데이터프레임에 빈 열이 추가됩니다.2. insert() 함수 사용:
  40. Pandas의 apply 함수를 사용하여 열을 여러 개의 새 열로 변환하는 방법
    다음은 apply 함수를 사용하여 기존 열을 기반으로 두 개의 새 열을 만드는 간단한 예제입니다.이 코드는 다음과 같은 출력을 생성합니다.위 예제에서 transform_data 함수는 Series 객체를 입력으로 받고 두 개의 새 열을 반환하는 Series 객체를 출력합니다
  41. Python, Pandas, CSV를 사용하여 pandas.to_datetime으로 날짜 부분만 유지하는 방법
    먼저, CSV 파일을 Pandas DataFrame으로 불러옵니다. 예를 들어, "data. csv"라는 파일이 있다고 가정하면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.데이터 프레임에서 날짜 열을 선택합니다. 예를 들어, "날짜"라는 열이 있다고 가정하면 다음 코드를 사용할 수 있습니다
  42. Pandas Series/DataFrame에서 정수 인덱스를 사용하여 행 선택하기
    Pandas Series는 1차원 레이블이 지정된 배열이며, 각 레이블은 데이터 값과 연결됩니다. 정수 인덱스를 사용하여 Pandas Series에서 행을 선택하려면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.1.1 iloc 사용하기
  43. Pandas Series에서 요소별 논리적 NOT 수행하기
    pythonpandas문제:Pandas Series에서 요소별 논리적 NOT 연산을 수행하는 방법은 무엇인가요?해결책:Pandas Series에서 요소별 논리적 NOT 연산을 수행하려면 ~ 연산자를 사용할 수 있습니다
  44. 팬더스 데이터프레임에서 랜덤 행 선택하기: Python, Pandas, Random 라이브러리 활용
    sample() 함수는 Pandas에서 가장 일반적으로 사용되는 랜덤 행 선택 도구입니다. 이 함수는 다음과 같은 매개변수를 가집니다:n: 선택할 행의 수 (기본값은 1)replace: 동일한 행을 여러 번 선택할 수 있는지 여부 (기본값은 False)
  45. Pandas Future Warning 억제 방법
    Pandas Future Warning 억제 방법은 두 가지가 있습니다.1. warnings 모듈 사용warnings 모듈을 사용하여 특정 경고 메시지 또는 모든 경고 메시지를 억제할 수 있습니다.2. Pandas Option Context Manager 사용
  46. Pandas Dataframe에서 Groupby를 사용하여 최대값 행 가져오기
    먼저, Pandas Dataframe을 준비합니다. 예시로는 다음과 같은 'data. csv' 파일이 있다고 가정합니다.이 데이터를 다음과 같이 Pandas Dataframe으로 읽어들입니다.groupby 사용groupby 함수를 사용하여 원하는 열 기준으로 데이터를 그룹화합니다
  47. Pandas에서 'count(distinct)' 동등 기능
    방법 1: unique() 함수 사용설명:unique() 함수는 특정 열에 있는 모든 고유 값을 배열로 반환합니다.len() 함수는 배열의 길이를 계산하여 고유 값 개수를 얻습니다.장점:간결하고 명확한 코드작은 데이터 세트에 효율적
  48. Pandas에서 정규 표현식을 사용하여 행 필터링하기
    이 글에서는 Pandas에서 정규 표현식을 사용하여 행을 필터링하는 방법에 대해 설명합니다. 데이터 분석에서 특정 패턴에 일치하는 행을 선택하는 것은 중요한 작업이며, 정규 표현식은 이러한 작업을 효율적으로 수행하는 데 강력한 도구입니다
  49. Pandas DataFrame에서 복잡한 기준으로 선택하기
    1. 불리언 인덱싱 사용:불리언 인덱싱은 Pandas에서 DataFrame을 필터링하는 가장 기본적이고 효율적인 방법 중 하나입니다. DataFrame의 각 행 또는 열에 대해 True 또는 False를 반환하는 조건식을 사용하여 데이터를 선택할 수 있습니다
  50. Python Pandas에서 중복 열 제거하기
    1. drop_duplicates() 함수 사용:이 함수는 기본적으로 행 중복을 제거하지만 subset 매개변수를 사용하여 열 중복도 제거할 수 있습니다.subset 매개변수에는 중복 제거 기준으로 사용할 열 이름을 리스트로 지정합니다