Pandas 데이터 정리(Cleaning Data): 데이터 정제 및 최적화
데이터 분석에서 깨끗한 데이터는 정확한 결과를 얻는 데 필수적입니다. Pandas는 데이터의 결측값을 처리하고, 중복 데이터를 제거하며, 데이터 형식을 변환하는 등의 다양한 데이터 정제 기능을 제공합니다. 이 글에서는 Pandas를 활용하여 데이터를 효과적으로 정리하는 방법을 알아보겠습니다. 1. 결측값(NaN) 처리데이터셋에는 종종 누락된 값이 포함되어 있습니다. Pandas는 isnull()과 dropna(), fillna()를 활용해 결측값을 확인하고 처리할 수 있습니다. 1.1 결측값 확인import pandas as pd# 예제 데이터프레임 생성data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', None, 'David'], 'Age': [25, 30, None, 40], ..
2025. 2. 3.
[Pandas] 데이터 프레임 생성 및 활용
Pandas 데이터프레임은 2차원 데이터 구조로, 데이터 분석과 조작에 필수적인 도구입니다. 이 글에서는 데이터프레임의 개념, 특정 행 찾기, 이름이 지정된 인덱스 활용, 그리고 파일 데이터를 데이터프레임으로 로드하는 방법을 살펴봅니다. 데이터프레임(DataFrame)이란 무엇인가요?Pandas의 **데이터프레임(DataFrame)**은 행과 열로 구성된 2차원 데이터 구조입니다. 각 열은 서로 다른 데이터 타입을 가질 수 있으며, 데이터 테이블과 유사한 형태를 제공합니다. 데이터 분석과 시각화를 위한 주요 도구로 사용됩니다. 데이터프레임 생성 예시:import pandas as pddata = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30,..
2025. 1. 28.
