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복수열 조건문을 활용한 데이터프레임 필터링과 선택 복수열 조건문 복수열 조건문을 사용하여 데이터 프레임에서 여러 열에 대한 조건을 지정할 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 필터링하거나 새로운 열을 생성할 수 있습니다. # 데이터 프레임 생성 data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Mary'], 'Age': [25, 30, 18, 21], 'Gender': ['Male', 'Female', 'Male', 'Female'], 'Salary': [50000, 60000, 35000, 45000]} df = pd.DataFrame(data) # 복수열 조건문 사용 filtered_df = df[(df['Age'] > 20) & (df['Gender'] == 'Female')] # 결과 출력 print(filtered_df) .. 2023. 3. 27.
람다(lambda) 함수와 함께하는 판다스(Pandas) apply() 메소드 활용법 람다(lambda) 함수란? 람다(lambda) 함수는 파이썬(Python)에서 사용할 수 있는 익명(anonymous) 함수입니다. 람다 함수는 함수를 한 줄로 간결하게 작성할 수 있어서 코드의 가독성을 높일 수 있습니다. 람다 함수는 lambda 키워드를 사용하여 정의합니다. lambda arguments: expression arguments는 람다 함수의 입력 인수를 나타내며, expression은 람다 함수의 출력값을 나타냅니다. square = lambda x: x**2 위 람다 함수는 입력값을 제곱하는 연산을 수행해줍니다. apply() 메소드와 람다(lambda) 함수의 활용 예시 이제 apply() 메소드와 람다 함수를 함께 사용하는 예시 코드를 살펴보겠습니다. df = pd.DataFr.. 2023. 3. 27.
Matplotlib으로 효과적인 데이터 시각화 방법 익히기 Matplotlib란? Matplotlib은 파이썬에서 데이터 시각화를 위해 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. 2D 그래프를 그리는 데 특화되어 있으며, 선 그래프, 산점도, 히스토그램 등 다양한 종류의 그래프를 그릴 수 있습니다. Matplotlib은 NumPy와 함께 사용되는 것이 일반적이며, 대화형 시각화 라이브러리인 Bokeh, Plotly와 함께 많이 사용됩니다. Matplotlib 설치하기 Matplotlib은 pip를 이용하여 간단하게 설치할 수 있습니다. pip install matplotlib Matplotlib 기본 그래프 그리기 Matplotlib을 이용하여 기본적인 그래프를 그리는 방법을 알아보겠습니다. 아래는 선 그래프를 그리는 간단한 예시입니다. import matplotlib.. 2023. 3. 24.
Seaborn을 활용한 데이터 시각화 - 깔끔하고 유용한 시각화 기법들 Seaborn을 사용한 데이터 시각화 Seaborn Seaborn은 matplotlib의 상위 레벨 라이브러리로서, matplotlib보다 간편한 API와 더 아름다운 기본 테마를 제공합니다. Seaborn은 통계 그래픽을 생성하기 위한 다양한 함수와 편리한 기능을 제공합니다. Seaborn을 설치하려면 다음 명령어를 실행합니다: pip install seaborn 다음은 Seaborn을 사용하여 시각화하는 예제 코드입니다. import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt set_theme() set_theme() 함수는 Seaborn의 기본 설정을 변경하여 시각화를 통일된 스타일로 생성할 수 있도록 도와주는 함수입니다. Seaborn은 기본적으로 여러가지.. 2023. 3. 24.

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