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Merge erge는 둘 이상의 데이터 프레임을 하나로 병합하는 pandas 함수입니다. SQL의 JOIN 작업과 비슷한 개념으로, 두 데이터 프레임 사이의 공통된 열(Column)을 기준으로 합칩니다. pandas에서는 merge() 함수를 사용하여 두 개 이상의 데이터프레임을 병합할 수 있습니다. merge() 함수는 다음과 같은 매개변수를 사용합니다. left: 왼쪽 데이터프레임 right: 오른쪽 데이터프레임 on: 병합 기준 열(Column) 이름 how: 병합 방식 suffixes: 열 이름 충돌 시 추가할 접미사 import pandas as pd # 첫 번째 데이터프레임 df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3,..
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Pivot table Pivot table은 데이터프레임의 열을 행 인덱스, 행을 열 인덱스, 값으로 데이터를 나타내는 테이블을 생성하는 Pandas 함수입니다. Pandas의 pivot_table() 함수를 사용하여 pivot table을 생성할 수 있습니다. 함수는 다음과 같은 매개변수를 사용합니다. data: pivot table을 생성할 데이터프레임 values: 집계할 열 index: 행 인덱스로 사용할 열 columns: 열 인덱스로 사용할 열 aggfunc: 집계 함수 fill_value: 결측값 대체 값 Cross Tab Cross Tab은 두 개 이상의 요인에 대한 빈도표를 생성하는 Pandas 함수입니다. 두 열 간의 교차 빈도표를 만들어서 두 변수 사이의 관계를 시각화하고, 요인 간의..
- sql 의 group by 와 같다! df.groupby("Team")["Points"].sum() 위의 결과는 Team들의 Points들의 합을 반환한다. df.groupby(["Tema","Year"])["Points"].sum() 여러 Column들을 groupby 할 수도 있다. Groupby 한 결과물은 multilevel index를 가진다. >>> sum_wegiht = grouped["Weight"].sum() >>> sum_wegiht Animal Age Cat 2 10 4 15 6 12 Dog 1 30 3 25 5 20 Name: Weight, dtype: int64 >>> sum_wegiht.index MultiIndex([('Cat', 2), ('Cat', 4), ('Cat', ..
Series에 map 적용 Pandas에서 map() 함수는 Series에서 각 요소에 함수를 적용하여 결과를 반환하는 함수입니다. 이 함수는 일반적으로 Series의 각 요소에 대해 변환 함수를 적용하여 새로운 값을 생성하거나, 기존 값에 적용된 변환 함수를 수정하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 다음과 같은 Series가 있다고 가정해 봅시다. import pandas as pd s = pd.Series(['apple', 'banana', 'cherry']) s = s.map(len) print(s) """ 0 5 1 6 2 6 dtype: int64""" 위의 코드는 Series의 모든 요소에 대해 len() 함수를 적용하여 문자열 길이를 계산하고, 그 결과를 반환합니다. 이를 실행한 결과는 다음과 ..
Pandas가 도대체 뭡니까?? - panel data -> pandas Pandas는 파이썬에서 데이터 분석과 조작을 위한 라이브러리로, 데이터를 효율적으로 처리하고 다양한 형태로 변환할 수 있는 기능을 제공합니다. Pandas는 2개의 기본적인 데이터 구조인 시리즈(Series)와 데이터프레임(DataFrame)을 제공합니다. 시리즈는 1차원 배열 구조를 갖고 있으며, 데이터프레임은 행과 열로 구성된 2차원 테이블 구조를 갖고 있습니다. 데이터프레임은 CSV, Excel, SQL 데이터베이스 등 다양한 데이터 소스에서 데이터를 로드하고, 병합, 정렬, 필터링, 그룹화, 집계, 결측치 처리 등 다양한 데이터 조작 작업을 수행할 수 있습니다. - 구조화된 데이터 처리를 지원하는 Python 라이브러리이다..
