Pandas

레퍼런스 Pandas DataFrame DataFrame.aggregate() 함수 Pandas DataFrame aggregate() 함수는 DataFrame의 열 또는 행을 집계합니다. ↗ How-to Dataframe Pandas의 첫 번째 행 가져오기 iloc, head(), 필터링, query(), take(), 슬라이싱을 사용해 Pandas DataFrame의 첫 번째 행을 선택하고 Series 결과와 DataFrame 결과 중 무엇을 얻을지 선택하는 방법을 배웁니다. ↗ How-to Pandas에서 SAS 읽기 이 기사는 Pandas read SAS가 무엇인지 이해하는 데 도움이 될 것입니다. ↗ How-to Pandas의 Datetime 열에서 월과 연도를 별도로 추출하는 방법 .dt 접근자를 사용해 Pandas datetime 열에서 연도와 월의 숫자 값을 추출하거나, strftime()으로 문자열로 서식을 지정하세요. ↗ How-to Pandas의 텍스트 파일에서 데이터를로드하는 방법 이 자습서에서는 read_csv(), read_fwf(), read_table() 함수를 사용해 구분자 형식, 고정 너비 형식, 탭으로 구분된 텍스트 파일을 pandas DataFrame으로 불러오는 방법을 알아봅니다. ↗ How-to 목록에서 Pandas 데이터 프레임 만들기 이 가이드에서는 목록을 사용하여 pandas 데이터 프레임을 만드는 방법을 보여줍니다. ↗ How-to 열이 Pandas의 특정 값과 일치하는 행 인덱스 가져 오기 이 기사에서는 열이 Pandas의 특정 값과 일치하는 행의 색인을 가져 오는 방법을 소개합니다. ↗ How-to Pandas DataFrame의 행 수를 얻는 방법 Pandas DataFrame의 행 수를 `shape`와 `len()`으로 구하고, 행과 열의 차이를 이해하며, 조건에 맞는 행의 개수를 세는 방법을 설명합니다. ↗ How-to Pandas Dataframe에서 열을 인덱스로 설정 이 가이드에서는 DataFrame 메서드인 set_index()를 사용하거나 파일을 읽을 때 index_col 매개변수를 지정하여 Pandas DataFrame의 열을 인덱스로 설정하는 방법을 보여 줍니다. ↗ 레퍼런스 Pandas DataFrame.resample() 함수 DataFrame.resample()은 시간 인덱스가 있는 관측값을 빈도별 구간으로 묶어 집계합니다. ↗ How-to Pandas DataFrame에서 여러 열 선택하기 대괄호 구문, 위치 기준 `.iloc`, 레이블 기준 `.loc`으로 Pandas DataFrame의 여러 열을 선택하는 방법을 알아봅니다. 각 구문의 차이를 비교하고 작업에 맞는 방법을 선택하세요. ↗ How-to pandas에서 열 값을 기준으로 DataFrame 행 필터링하기 불리언 마스크, loc, isin, between, 문자열·결측값 검사 및 query로 pandas DataFrame 행을 필터링합니다. ↗ How-to Pandas DataFrame 제거 인덱스 이 튜토리얼은 Pandas DataFrame의 인덱스를 제거하는 방법을 설명합니다. ↗ How-to Pandas 데이터 프레임의 열에 제곱근 함수 적용 이 튜토리얼은 지수화, np.sqrt(), lambda, apply() 함수를 사용하여 Pandas 데이터 프레임의 열에 제곱근을 적용합니다. 또한 지정된 열의 정수 제곱근을 찾는 astype(int) 함수를 보여줍니다. ↗ How-to Pandas Dataframe 테이블을 PNG로 저장 이 기사의 주요 목표는 Pandas에서 데이터 프레임을 테이블로 변환하고 PNG 이미지로 저장하는 방법을 보여주는 것입니다. 또한 Pandas 데이터 프레임 테이블을 PNG 이미지로 변환할 때 어떤 문제가 발생하는지 알아봅니다. ↗ 레퍼런스 Pandas DataFrame DataFrame.append() 함수 Pandas의 DataFrame.append 메서드는 서로 다른 두 DataFrame의 행을 병합하고 새 DataFrame을 반환합니다. ↗ How-to 팬더 프로파일링 이 기사에서는 Pandas 프로파일링에 대해 설명합니다. Python의 Pandas Profiling 라이브러리는 데이터 프레임에 대한 자세한 보고서를 생성하기 위한 훌륭한 도구입니다. 대규모 데이터 세트로 작업할 때 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. ↗ How-to 팬더 패밀리 트리 소개 이 튜토리얼은 Python의 Pandas 모듈을 사용하여 가계도의 그래프 그리기를 만드는 트리 데이터 구조에 대해 교육합니다. ↗ How-to 팬더 안티 가입 이 튜토리얼은 Pandas 안티 조인과 그 유형에 대해 교육하고 예제 코드를 사용하여 왼쪽 및 오른쪽 안티 조인을 수행합니다. ↗ How-to 팬더 리버스 데이터 프레임 행과 열을 뒤집는 방법과 인덱스를 재설정하는 방법도 알아봅니다. 또한 일부 초보자가 Pandas에서 데이터 프레임을 반전하려고 할 때 실패하는 이유도 알아봅니다. ↗ How-to 팬더 SQLAlchemy 이 기사는 SQL Alchemy ORM 테이블을 Python의 Pandas Dataframe으로 변환하는 방법을 보여줍니다. ↗ How-to 정규식으로 Pandas DataFrame 행 필터링 이 기사에서는 정규 표현식과 문자열 함수를 사용하여 Pandas 데이터 프레임을 필터링하는 방법을 배웁니다. 또한 Python의 Pandas 데이터 프레임에 필터 기능을 적용하는 방법도 배웁니다. ↗ How-to 그룹 내에서 Pandas DataFrame 순위 지정 이 문서에서는 오름차순 및 내림차순으로 데이터 순위를 지정하는 방법에 대해 설명합니다. 또한 Pandas의 groupby() 함수를 사용하여 데이터 그룹의 순위를 매기는 방법도 배웁니다. ↗ How-to Pandas의 특정 DataFrame 열 이름 바꾸기 Pandas 데이터 프레임 개체의 열과 인덱스는 때때로 변경될 수 있습니다. Pandas 데이터 프레임 rename() 메서드를 사용하여 열과 인덱스의 이름을 바꿀 수 있습니다. 또한 단일 열과 여러 열의 이름을 모두 바꿀 수 있습니다. ↗