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[Pandas] 판다스 결측치 처리 데이터 분석 전처리에서 가장 중요한 작업 중 하나는 바로 결측치를 처리하는 일이다. 데이터셋에는 결측치가 포함되어 있는 경우가 많은데, 판다스는 결측치 처리를 위해 여러 가지 편리한 함수들을 제공하고 있다. 1. NaN 판다스에서는 결측치를 다음과 같이 NaN으로 표시한다. df = pd.DataFrame( np.random.randn(5, 3), index=["a", "c", "e", "f", "h"], columns=["one", "two", "three"], ) df["four"] = "bar" df["five"] = df["one"] > 0 df => onetwothreefourfive a-0.4058251.266212-0.629770barFalse c0.897918-1.657066-0.66026.. 2023. 6. 19.
[Pandas] 판다스 데이터프레임 합치기 (merge, concatenate) 판다스에서는 시리즈나 데이터프레임을 다루기 편하게 하기 위해 여러 함수들을 제공하고 있다. 그 중, 여러 개의 데이터프레임이나 시리즈를 합치는 기능은 빈번히 사용되는 기능들 중 하나이다. 1. concat() 첫 번째는 concat() 메서드이다. concat() 메서드는 이름 그대로 데이터프레임 또는 시리즈를 연결하는 기능이다. 아래 예시처럼 서로 다른 두 데이터프레임을 합칠 수 있다. df1 = pd.DataFrame( { "A": ["A0", "A1", "A2", "A3"], "B": ["B0", "B1", "B2", "B3"], "C": ["C0", "C1", "C2", "C3"], "D": ["D0", "D1", "D2", "D3"], }, index=[0,1,2,3] } df2 = pd.Dat.. 2023. 2. 7.
[Pandas] 판다스 인덱싱 (loc, iloc) 판다스의 Series와 Dataframe 데이터 구조는 각각 1차원과 2차원이다. 각각은 Python의 [] 기호를 통해서 인덱싱도 가능하지만 .loc과 .iloc을 사용하여 인덱싱 하는 것이 훨씬 편리하다. Python에서 리스트 객체에 사용하는 일반적인 [] 인덱싱은 Series와 Dataframe에서는 오류가 날 가능성이 있기 때문에 loc과 iloc을 사용하는 것이 좋다. 자세한 사례는 stackoverflow에 올라온 질문을 통해 확인해 볼 수 있다. https://stackoverflow.com/questions/38886080/python-pandas-series-why-use-loc Python: Pandas Series - Why use loc? Why do we use 'loc' for.. 2023. 2. 4.
[Pandas] 판다스 기본 함수들 판다스에는 Series와 Dataframe에 모두 적용되는 기본 함수들이 있다. 1. head() & tail() head와 tail 메서드는 샘플을 뽑아 보여주는 쉬운 메서드이다. head()는 앞에서부터 n개만큼의 샘플을, tail()은 뒤에서부터 n개만큼의 샘플을 보여준다. 매개변수를 전달하지 않는다면 default 값은 5개이다. 다음은 head()와 tail()의 예시이다. d = {"one": range(20), "two": np.random.randn(20)} df = pd.DataFrame(d) df.head() => onetwo 00-0.262533 111.097868 220.627424 33-0.150713 44-0.656796 df.tail(1) => onetwo 1919-1.3971.. 2023. 2. 3.