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..

파이썬 Collections 모듈: 데이터 관리의 효율성 극대화 Collections 모듈 소개 파이썬의 collections 모듈은 다양한 데이터 구조를 제공하여, 데이터 관리를 보다 효율적이고 체계적으로 할 수 있게 해줍니다. 이 모듈은 파이썬 프로그래밍에서 빈번하게 사용되는 데이터 구조들을 개선한 형태로 제공합니다. Collection 모듈을 사용하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다. 데이터를 보다 명확하고 효율적으로 표현할 수 있습니다. 코드의 가독성과 유지 보수성을 향상시킬 수 있습니다. 빈번한 문제를 보다 쉽고 효율적으로 해결할 수 있습니다. Collection 모듈의 주요 데이터 구조는 다음과 같습니다. Counter : 요소의 빈도수를 계산합니다. namedtuple : 튜플의 각 요..

while True(무한 반복문)란?while True 루프는 Python에서 매우 강력한 프로그래밍 도구입니다. 이 루프는 조건이 항상 참(True)이므로, 내부에 있는 코드는 무한히 반복됩니다. 이러한 루프는 조건부 루프(conditional loop)의 한 예로, 루프를 중단하는 명시적인 조건이나 break가 없으면 영원히 계속됩니다.언제 사용하는가? while True 루프는 주로 다음과 같은 상황에서 사용됩니다:사용자 입력을 받고, 유효하지 않은 입력에 대해서는 무한 반복하면서 계속 입력을 요청할 때특정 조건이 충족될 때까지 계속 작업을 수행해야 할 때. 예를 들어, 네트워크 연결이 성공할 때까지 시도하는 경우서버와 같이 계속해서 서비스를 제공해야 하는 프로그램에서, 중단 명령을 받을 때까지 무..

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 ..