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판다스 개념8

다양한 그래프 유형으로 살펴보는 데이터 시각화! 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해드릴 주제는 데이터 시각화입니다. 데이터 시각화 데이터 시각화는 데이터 분석 과정에서 매우 중요한 요소 중 하나입니다. 시각화를 통해 데이터의 패턴이나 관계를 더 쉽게 파악할 수 있기 때문입니다. 판다스(Pandas)는 데이터 시각화를 위한 다양한 기능을 제공합니다. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 데이터 로드 df = pd.read_csv('data.csv') 선 그래프 먼저, 가장 기본적인 선 그래프(line plot)입니다.. plt.plot(df['x'], df['y']) plt.show() plt.plot() 함수를 사용해 df 데이터프레임의 x와 y 열을 이용해 선 그래프를 그.. 2023. 3. 23.
판다스(Pandas)로 피벗테이블(Pivot Table) 만들기: 데이터 분석의 필수 도구! 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해드릴 주제는 피벗테이블에 대해서 설명드리도록 하겠습니다. Pivot table 피벗테이블은 데이터프레임(DataFrame)에서 하나 이상의 열(column)을 행(row) 인덱스로 설정하고 다른 열을 값으로 설정하여 데이터를 요약하는 방법입니다. 피벗테이블은 대규모 데이터셋에서 특정 데이터를 쉽게 분석하고 요약할 수 있습니다. data = { 'date': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-03'], 'category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'], 'value': [1, 2, 3, 4, 5] } df = pd.DataFrame(data) print.. 2023. 3. 22.
pandas 기초(13) - 데이터프레임 합치기 concat() 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해드릴 주제는 pandas입니다. 이번 시간에는 데이터 프레임을 합치는 concat 함수에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 판다스 기초를 진행하면서 사용할 국내 아이돌 평판지수 데이터 프레임입니다. 데이터프레임을 합치기 위해서 복사본도 준비했습니다. df2 = df.copy() concat() 데이터프레임을 연결시켜주는 함수입니다. axis=0으로 두면 행을 기준으로 합칩니다. pd.concat([df, df2], axis=0) 데이터프레임양이 많아서 다 나오진 않았지만 df과 df2의 데이터프레임들이 행을 기준으로 합쳐졌습니다. pd.concat([df, df2], axis=1) df과 df2의 데이터프레임들이 을 기준으로 합쳐졌습니다. pd.conca.. 2023. 3. 15.
pandas 기초(12) - 중복값 처리하기 drop.duplicates() 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해드릴 주제는 pandas입니다. 이번 시간에는 저번 시간에 소개한 중복값에 대해서 좀 더 알아보도록 하겠습니다. 판다스 기초를 진행하면서 사용할 국내 아이돌 평판지수 데이터 프레임입니다. drop.duplicates() drop.duplicates( )는 데이터 프레임에서 중복되는 값이 있는 행을 제거하고 싶을 때 사용하는 메서드입니다. 아무것도 지정하지 않으면 모든 열(column)을 기준으로 중복을 제거해 줍니다. df.drop_duplicates(['그룹']) 파라미터로 '그룹'열을 지정해 줘서 중복값을 제거했습니다. keep='first' 중복되는 데이터 중에서 어떤 행을 남길지 지정할 수 있습니다. 'first'로 설정할 경우 인덱스 기준 가.. 2023. 3. 6.

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