코드탐험 신비의 세계

head(): 기본적으로 처음 5개의 행을 반환, 파라미터를 전달하여 원하는 개수의 행을 얻을 수 있다. tail(): 기본적으로 마지막 5개의 행을 반환, 파라미터를 전달하여 원하는 개수의 행을 얻을 수 있다. shape: 데이터프레임의 행과 열의 개수를 튜플 형태로 반환 describe(): 평균, 표준편차, 최소값, 최대값, 중간값 및 사분위수 info(): 각 열에 대한 정보를 요약하여 제공 열의 데이터 유형, 누락된 값의 개수, 메모리 사용량 등

unique() : 유일한 값들이 어떠한 값이 있는지 알려준다. nunique() : 유일한 값들의 총 갯수

df.set_index('컬럼') : 기존에 있는 컬럼의 값을 인덱스로 만든다. df.reset_index() : 인덱스를 원래대로 초기화 시킨다.

isna() , notna() isna() 메서드는 각 요소가 NaN인지 여부를 확인하고, notna() 메서드는 NaN이 아닌 요소를 확인 Nan 을 처리하는 방법 1. 삭제하는 방법 2. 특정 값으로 채우는 방법 3. 비어있는 데이터를 채우되 위 행, 아래 행의 데이터로 채우거나 왼쪽 열, 오른쪽 열의 데이터로 채우는 방법

pd.read_csv('csv파일명') : csv파일 불러오기 ../ => 상위 파일 위와 같이 Unnamed : 0 이 출력 됐을 때 index_col= 0 로 해당 컬럼 " Unnamed : 0 " 을 인덱스로 지정 Unnamed : 0 이 인덱스로 지정된 모습

데이터 프레임에서 원하는 데이터를 엑세스하는 방법은 3가지이다 1. 컬럼의 데이터를 가져오는 방법 : 변수명 바로 오른쪽에 대괄호 사용 import pandas as pd items2 = [{'bikes': 20, 'pants': 30, 'watches': 35}, {'watches': 10, 'glasses': 50, 'bikes': 15, 'pants':5}] df = pd.DataFrame(data = items2, index= ['store 1', 'store 2']) >>> df['bikes'] store 1 20 store 2 15 Name: bikes, dtype: int64 >>> df['watches'] store 1 35 store 2 10 Name: watches, dtype: int..

index: Series의 인덱스를 확인 values: Series의 데이터 값을 확인 shape: Series의 차원을 튜플 형태로 확인 ndim: Series의 차원 수를 확인 size: Series의 요소 수를 확인 dtype: Series의 데이터 타입을 확인 import pandas as pd # 예제 Series 생성 index = ['eggs', 'apples', 'milk', 'bread'] data = [30, 6, 'Yes', 'No'] groceries = pd.Series(data=data, index=index) # index 확인 print("Index:", groceries.index) # values 확인 print("Values:", groceries.values) # sh..

판다스(Pandas)는 데이터 셋을 이용한 다양한 통계 처리 기능을 제공하는 라이브러리다. 판다스의 1차원 배열은 시리즈(Series), 2차원 배열은 데이터프레임(DataFrame)이라고 부른다. pd.Series(data= a, index=b) : a 에 데이터(values) 값, b에 인덱스(index)값을 입력하면 1차원 데이터(시리즈)를 생성 인덱스값을 입력하지 않으면 컴퓨터가 매기는 인덱스값으로 나온다. import pandas as pd >>> index = ['eggs', 'apples', 'milk', 'bread'] >>> data = [30, 6, 'Yes', 'No'] >>> groceries = pd.Series(data= data, index= index) >>> grocerie..

리스트는 여러 개의 데이터를 저장할 때 사용 파이썬에서 리스트를 생성하는 가장 기본적인 방법은 대괄호 [ ]를 사용하는 것 리스트 생성 예시 # 빈 리스트 생성 my_list = [] # 초기 값이 있는 리스트 생성 my_list = [1, 2, 3, 4, 5] 위의 예시에서 my_list는 빈 리스트로 초기화되었다가, 이후 [1, 2, 3, 4, 5] 값들을 가진 리스트로 다시 할당 여러 종류의 데이터도 하나의 리스트에 저장 가능하다. mixed_list = ["Hello", 123, 3.14]

print() 함수는 값을 화면에 출력하는 함수이다. 괄호 안에 변수, 숫자, 문자열 등을 넣어주면 화면에 출력한다. >>> print(12) 12 >>> a = "hello" >>> print(a) hello >>> print(12, a) 12 hello format() 함수는 아래와 같이 이름과 나이만 변경하고 나머지 문장은 재사용 되는 경우 format 으로 처리할 수 있다. >>> name1 = "김민수" >>> age1 = 10 >>> print ('이름 : {} 나이 : {}' .format(name1, age1)) 이름 : 김민수 나이 : 10 f-string 보다 직관적으로 포맷을 지정할 수 있다. >>> name1 = "김민수" >>> age1 = 10 >>> print (f'이름 : {..