Pandas에서 loc와 iloc의 차이점 알아보기 Pandas 데이터프레임을 사용하여 loc와 iloc 메서드의 차이점을 상세히 설명하겠습니다. 데이터프레임 만들기(예시) import pandas as pd data = { '브랜드': ['코카콜라', '펩시', '칠성사이다', '스프라이트', '몬스터', '레드불', '파워에이드'], '가격': [1500, 1500, 1200, 1300, 3000, 2500, 2000], '용량': [500, 500, 450, 500, 355, 250, 600] } df = pd.DataFrame(data) 데이터프레임 출력 결과: 브랜드 가격 용량 0 코카콜라 1500 500 1 펩시 1500 500 2 칠성사이다 1200 450 3 스프라이트 1300 500 4 ..

For Loop와 한 줄 for문(List Comprehension) 차이 및 사용 방법 이 글에서는 파이썬에서 널리 사용되는 List Comprehension과 전통적인 For Loop을 비교해보며, 각각의 장단점과 사용 상황을 살펴보겠습니다 :) 파이썬의 List Comprehension은 리스트를 생성하는 간결하고 효율적인 방법입니다. 하지만 처음 배우는 사람들에게는 이해하기 어려울 수 있어, 이 글에서는 예시를 통해 List Comprehension을 쉽게 이해할 수 있도록 도와드리겠습니다 ~ 기본 구조 List Comprehension의 기본 구조는 다음과 같습니다. [expression for item in iterable] 여기서 'expression'은 각 항목에 대해 실행할 표현식이고, ..

Python Apply와 Lambda를 활용한 데이터 처리 비교데이터 처리에 있어서 Python의 apply() 함수와 lambda 표현식을 활용한 방법과 전통적인 for 문을 사용한 방법의 차이점과 효율성을 비교해보겠습니다.Summary: Python의 apply() 함수와 lambda 표현식, 그리고 for 문을 이용한 데이터 처리 방법을 예시를 통해 비교해 봅니다. 각 방법의 장단점을 알아보고, 상황에 맞는 최적의 방법을 선택하는 데 도움을 드립니다.1. Apply와 Lambda 표현식 사용 예시apply() 함수와 lambda 표현식을 사용하면 간결하고 빠른 코드 작성이 가능합니다. 아래의 예시들을 통해 사용 방법을 살펴보겠습니다.예제 1: 각 행에 함수 적용먼저 사용할 데이터 프레임을 생성합니다..

판다스로 데이터 다루기 판다스는 Python의 데이터 분석 라이브러리로, 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는데 필요한 다양한 기능을 제공합니다. 몇 가지 유용한 기능들을 살펴보겠습니다. 1. 문자열 처리하기 df['name_upper'] = df['name'].str.upper() print(df[['name', 'name_upper']]) Output: name name_upper 0 John JOHN 1 Anna ANNA 2 Peter PETER 3 Linda LINDA 4 Justin JUSTIN 2. 날짜 형식 다루기 df['birthdate'] = ['2022-06-15', '2023-04-28', '2024-12-01', '2025-01-14'] df['birthdate'] = pd.to_d..

판다스(pandas) 데이터 분석 라이브러리 판다스는 데이터 처리와 분석을 위한 파이썬 라이브러리로, 특히 테이블 형식의 데이터나 시계열 데이터를 다루기에 매우 유용합니다. 주요 기능 DataFrame: 2차원 라벨링된 데이터 구조. 엑셀의 스프레드시트나 SQL의 테이블 같은 형태. Series: 1차원 라벨링된 배열. 데이터 입출력: 다양한 파일 형식(CSV, Excel, SQL 등)의 데이터를 불러오고 저장하는 기능. 데이터 정제: 결측치 처리, 중복 처리, 데이터 변환 등의 기능. 데이터 필터링 및 정렬: 조건에 따른 데이터 필터링, 정렬 기능. 통계 및 집계: 평균, 중앙값, 최대값, 최소값 등의 통계값 계산 및 데이터 집계 기능. 데이터 병합 및 조인: 여러 데이터셋의 병합 및 조인 기능. 시계..

Python(파이썬) set과 drop_duplicates: 중복 값 처리의 차이점 set과 drop_duplicates의 주요 차이점 1. 데이터 유형: set은 Python의 기본 자료형으로 리스트, 튜플 등에서 중복을 제거할 때 사용되며, drop_duplicates는 pandas의 DataFrame과 Series에서 중복 행을 제거할 때 사용됩니다. 2. 정렬 유지: set은 원래 데이터의 순서를 보장하지 않습니다. 반면 drop_duplicates는 데이터의 원래 순서를 유지하면서 중복을 제거합니다. 3. 선택적 중복 제거: drop_duplicates는 특정 열을 기준으로 중복을 제거하거나 첫 번째 또는 마지막 중복값만 남기는 등의 유연한 옵션을 제공합니다. 반면 set은 이러한 옵션을 제공하..