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pandas 기초7

Pandas로 데이터프레임 그룹화하기: 그룹별로 데이터 처리하는 방법 데이터프레임을 그룹화하고 집계하는 기능은 판다스에서 가장 많이 사용되는 기능 중 하나입니다. 이번에는 판다스 데이터프레임을 그룹화하는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 데이터프레임 그룹화 판다스에서 데이터프레임을 그룹화하는 방법은 groupby() 함수를 사용하는 것입니다. groupby() 함수는 지정한 열(column)을 기준으로 데이터프레임을 그룹화합니다. 이후 집계(aggregation) 함수를 사용하여 각 그룹별로 데이터를 처리할 수 있습니다. data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva', 'Frank'], 'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M'], 'age': [25, 32, 18, 47, 22, .. 2023. 3. 22.
이상치를 대체하는 다양한 방법, 판다스로 구현하기 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해드릴 주제는 판다스 데이터 탐색 단계에서 이상치에 대해서 설명하도록 하겠습니다. 데이터 탐색 시 이상치(outlier) 처리 방법은 매우 중요합니다. 이상치는 일반적인 패턴에서 벗어나는 값으로, 데이터 분석 결과를 왜곡시킬 수 있습니다. 따라서 이상치를 식별하고 처리하는 것은 데이터 분석 과정에서 필수적인 단계입니다. 데이터 탐색 데이터 탐색은 데이터를 분석하기 전에 필요한 과정으로, 데이터의 구조와 특성을 파악하는 과정입니다. 데이터 탐색을 통해 데이터의 결측치, 이상치, 분포, 상관관계 등을 확인할 수 있습니다. import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv') 이상치란? 이상치란, 일반적인 데이터 분포에서.. 2023. 3. 20.
pandas 기초(14) - 데이터프레임 합치기 concat() 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해드릴 주제는 pandas입니다. 이번 시간에는 저번시간에 이어서 데이터 프레임을 합치는 concat 함수 옵션에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 판다스 기초를 진행하면서 사용할 국내 아이돌 평판지수 데이터 프레임입니다. 데이터프레임을 합치기 위해서 복사본도 준비했습니다. df2 = df.copy() 저번 시간에 배웠던 concat 함수를 사용해서 데이터프레임을 연결시켜 주었습니다. axis=0으로 두고 행을 기준으로 병합했습니다. pd.concat([df, df2], axis=0) 인덱스가 정리가 안돼있습니다. 이 때, reset_index함수를 사용해서 인덱스를 정리해 줍니다. df_concat.reset_index() 인덱스가 깔끔하게 정리가 됐지만.. 2023. 3. 17.
pandas 기초(11) - 중복값 확인하기 duplicated() 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해드릴 주제는 pandas입니다. 이번 시간에는 데이터분석에 들어가기 앞서서 반드시 확인해야 하는 중복값에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 판다스 기초를 진행하면서 사용할 국내 아이돌 평판지수 데이터 프레임입니다. duplicated() duplicated()는 데이터에서 중복값이 있는 지 확인하는 메서드입니다. duplicated() 메소드는 True, False의 boolean 형태로 반환해 줍니다. 위 데이터에서 중복값이 있는지 확인해 보도록 하겠습니다. df.duplicated(['그룹']) '그룹'칼럼에서 '방탄소년단'과 '뉴이스트'에서 중복값이 True로 표시되었습니다. keep='first' duplicated 메소드에서 defalut값이며 .. 2023. 3. 3.