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Pandas로 데이터 결합 및 병합 방법 및 예제
Pandas로 마스터하는 데이터 결합 및 병합 기법 데이터 분석 과정에서 서로 다른 데이터셋을 결합하는 작업은 필수적입니다. Python의 Pandas 라이브러리는 이러한 데이터 결합 작업을 위한 다양한 함수와 방법을 제공합니다. 이 글에서는 Pandas의 merge, concat, join 함수를 활용한 데이터 결합 방법과 실무에서 고려해야 할 사항들을 자세히 살펴보겠습니다. 1. Pandas의 데이터 결합 함수 개요 Pandas에서 제공하는 주요 데이터…
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Pandas의 DataFrame과 Series 기본 사용법 완벽 가이드
데이터 분석에 있어 필수적인 라이브러리 Pandas에 대해서 포스트한 적이 있습니다. 데이터 분석을 하다보면, 특히 많이 사용하는 함수가 DataFrame과 Series 이고, 이것은 데이터를 효율적으로 다루기 위한 핵심 입니다. 이번 글에서는 이들의 기본 사용법부터 다양한 데이터 변환 방법까지 알아보겠습니다. 1. DataFrame과 Series 생성하기 Pandas의 두 가지 주요 데이터 구조를 먼저 이해해봅시다: Series 생성하기 Series는 리스트, 딕셔너리, 스칼라…
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Pandas에서 groupby를 사용하여 데이터 피벗팅하기
데이터 분석에서 가장 자주 필요한 작업 중 하나는 데이터의 구조를 변환하는 것입니다. 특히 데이터를 재구성하여 다른 관점에서 볼 수 있게 하는 피벗팅(pivoting)은 매우 유용한 기술입니다. 이번 포스트에서는 pandas의 groupby 메서드를 활용하여 데이터를 효과적으로 피벗팅하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. 피벗팅이란? 피벗팅은 데이터의 행과 열을 재구성하여 데이터를 다른 관점에서 보는 기술입니다. 엑셀의 피벗 테이블과 유사한 개념으로, 원본…
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Python과 Pandas를 활용한 데이터 시각화의 모든 것
데이터 분석 과정에서 시각화는 단순한 부가 기능이 아닌 필수적인 요소입니다. 복잡한 수치 데이터를 그래프나 차트로 표현하면 패턴, 추세, 이상치 등을 직관적으로 파악할 수 있습니다. Python과 Pandas는 강력한 데이터 시각화 도구를 제공하며, 이를 통해 전문적인 수준의 데이터 시각화가 가능합니다. 1. Matplotlib: 시각화의 기본기 Matplotlib은 Python에서 가장 기본적이고 널리 사용되는 시각화 라이브러리입니다. 다양한 그래프와 차트를 생성할 수…
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파이썬의 강력한 데이터 분석 도구: Pandas 라이브러리 완벽 가이드
데이터 분석을 위해서 가장 많이 사용되는 언어 중에는 R, Python이 있는데, Python을 하다보면, 특히 데이터 처리에서는 절대적으로 사용할수 밖에 없는 라이브러리가 있습니다. 바로 pandas입니다. 오늘은 데이터 과학과 분석 분야에서 가장 인기 있는 이 라이브러리에 대해 자세히 알아보겠습니다. Pandas란 무엇인가? Pandas는 Python 프로그래밍 언어를 위한 데이터 분석 및 조작 라이브러리로, 2008년 Wes McKinney에 의해 개발되었습니다. 이름은…