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판다스 데이터 변환 ! map, apply, applymap 메서드 활용하기판다스 라이브러리는 데이터 분석 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 다양한 데이터 변환 메서드를 제공합니다. 데이터프레임에서 map, apply, applymap을 사용하여 데이터 프레임 내의 데이터를 변환하는 방법을 자세히 설명하고, 각각의 차이점을 이해할 수 있도록 설명하겠습니다. 또한, 예시를 통해 실제 활용 방법을 보여드리겠습니다.각 매서드의 차이점  mapapplyapplymap적용시리즈(Series)시리즈(Series), 데이터 프레임(DataFrame)데이터 프레임(DataFrame)축없음행, 열없음용도주로 데이터 매핑 또는 간단한 함수 적용에 사용복잡한 로직이나 여러 데이터를 참조해야할 때 사용데이터 프레임의 모든 ..

데이터 분석에서 데이터를 요약하고 다양한 차원에서 분석하는 것은 매우 중요합니다. 판다스(Pandas) 라이브러리는 이러한 요구를 충족시키는 데 필수적인 기능인 피벗 테이블(pivot_table)과 크로스탭(crosstab) 메서드를 제공합니다. 이 글에서는 판다스에서 피벗 테이블과 크로스탭을 어떻게 활용할 수 있는지 자세히 설명하고, 실제 예제를 통해 그 사용법을 보여드리겠습니다.1. 피벗 테이블(Pivot Table)피벗 테이블은 데이터 요약의 한 형태로, 데이터의 행과 열을 재구성하여 다차원적인 요약을 제공합니다. 데이터의 특정 변수들에 대한 통계 요약(합계, 평균, 최대값 등)을 쉽게 볼 수 있도록 합니다.import pandas as pdimport numpy as np# 샘플 데이터 생성dat..

1. 결측치란 무엇인가?결측치는 데이터 세트에서 값이 누락된 항목을 말합니다. 데이터 입력 과정에서 발생할 수도 있고, 데이터 수집 중 오류로 인해 발생할 수도 있습니다. 예를 들어, 설문 조사에서 응답자가 특정 질문에 답을 하지 않았거나, 기계적 오류로 인해 센서 데이터가 누락된 경우 등이 있습니다.2. 결측치를 처리해야 하는 이유결측치를 처리하지 않고 방치할 경우, 데이터 분석이나 머신러닝 모델의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 많은 알고리즘은 결측치가 있는 데이터를 제대로 처리하지 못하며, 분석 결과의 신뢰성이 떨어질 수 있습니다. 따라서 결측치를 적절히 처리하는 것은 데이터 분석 과정에서 중요한 단계입니다.3. 판다스를 이용한 결측치 처리 예시 (출력 결과 포함)3-1. 결측치 확인하기..

Pandas(판다스) Cut 함수 알아보기 Pandas의 Cut 함수는 연속적인 수치 데이터를 범주형 데이터로 변환하여 분석의 효율성과 정밀도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 이 기능을 통해 데이터를 구간별로 나누고, 각 구간에 의미 있는 레이블을 부여함으로써 데이터의 분석 및 시각화 과정을 더욱 명확하고 직관적으로 만들 수 있습니다. 😁 Pandas Cut 함수 파라미터 설명 bins 파라미터는 데이터를 나눌 구간의 경계를 정의합니다. 예를 들어, [0, 4, 8, 12, 24]는 0~4, 4~8, 8~12, 12~24의 네 구간으로 데이터를 나누겠다는 의미입니다. 구간의 경계는 왼쪽은 포함하지 않고(단, 첫 구간의 시작점은 포함), 오른쪽은 포함하는 방식으로 정의됩니다. labels 파라미터는 각..

판다스 Stack 함수 개요 판다스의 stack 함수는 데이터 프레임의 열을 행으로 변환하여, 데이터 분석을 위한 효율적인 구조로 재구성합니다. 이 방법을 통해 복잡한 데이터를 더욱 쉽게 분석할 수 있습니다. Stack 함수 적용 전 데이터 프레임 먼저, 다음과 같이 간단한 데이터 프레임을 생성합니다: import pandas as pd data = {'Company A': [3, 4, 5], 'Company B': [6, 7, 8]} df = pd.DataFrame(data, index=['2019', '2020', '2021']) print(df) 초기 데이터 프레임 결과: Company A Company B 2019 3 6 2020 4 7 2021 5 8 Stack 함수 적용 후 데이터 프레임 이제..

Apply Lambda 사용 예시 이 글에서는 판다스의 apply() 함수와 lambda 표현식, 그리고 for문을 이용한 데이터 처리의 차이점과 효율성을 비교해 보겠습니다. apply() 함수와 lambda 함수를 사용하면 간결하고 빠른 코드 작성이 가능합니다. 다음은 몇 가지 예시입니다: 예제 1: 각 행에 함수 적용 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) df['A_squared'] = df['A'].apply(lambda x: x**2) print(df) 출력 결과: A B A_squared 1 4 1 2 5 4 3 6 9 예제 2: 조건에 따른 값 할당 df['A_even'] = df['A'].apply(l..

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..