데이터 사이언스 아카데미 (Data Science Academy)

■ DataFrame 생성 Pandas의 DataFrame은 DataFrame()이라는 클래스를 이용해 생성 가능하다. 데이터 분석을 위한 많은 양의 데이터는 직접 생성하기보다는 파일의 형태로 읽어들인다. pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) data Series나 DataFrame을 작성할 데이터. Series를 생성할 때에는 python의 list, DataFrame을 생성할 때에는 python의 dictionary를 이용할 수 있다. index Pandas 객체를 생성할 때 사용할 인덱스 명. 인덱스명을 지정하지 않으면 0~ 정수 값으로 지정된다. columns DataFrame의 컬럼 명 지정. dtyp..

데이터 분석/판다스 2023. 11. 10. 08:58

■ Series 생성 Pandas의 Series은 Series()이라는 클래스를 이용해 생성 가능하다 Series는 numpy의 reference이다. pd.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False) data Series나 DataFrame을 작성할 데이터. Series를 생성할 때에는 python의 list, DataFrame을 생성할 때에는 python의 dictionary를 이용할 수 있다. index Pandas 객체를 생성할 때 사용할 인덱스 명. 인덱스명을 지정하지 않으면 0~ 정수 값으로 지정된다. columns DataFrame의 컬럼 명 지정. dtype 데이터 타입의 설정 name Da..

데이터 분석/판다스 2023. 11. 9. 08:52

■ Index 생성 Index는 Series, DataFrame을 구성하는 요소 Series 생성방법과 유사하며 다양한 타입으로 작성할 수 있다. Index는 따로 사용되기 보다는 Series와, DataFrame과 함께 사용하는 경우가 많다. 다양한 연산 가능 pd.Index(data=None, dtype=None, copy=False, name=None, ...) data 1차원 array로 Index를 작성할 데이터. dtype dtype을 작성하지 않으면 입력한 데이터와 맞는 타입으로 변환 copy 입력된 ndarray의 복사본을 생성 name Index의 이름을 설정 ■ Index 객체의 종류 클래스의 종류 설명 RangeIndex 일련의 정수 범위의 Index CategoricalIndex 범..

데이터 분석/판다스 2023. 11. 9. 08:47

■ Pandas의 개요 구조화된 데이터의 처리를 지원하는 Python 라이브러리 (파이썬 계의 엑셀!!!!) 데이터 분석과 편집에 강력 고성능 Array 계산 라이브러리인 NumPy와 통합하여, 강력한 “스프레드시트” 처리 기능을 제공. 인덱싱, 연산용 함수, 전 처리 함수 등을 제공 각 Column 별로 서로 다른 데이터 타입으로 구성 가능 최대 100G까지 메모리에 로딩 가능하므로 많은 양의 데이터를 처리하는데 적합 URL : https://pandas.pydata.org/ ■ Pandas의 구성 요소 Series DataFrame 중에서 하나의 column에 해당하는 데이터 1차원 (index, values 2가지 요소) DataFrame Data Table 전체를 의미하는 용어 2차원 (index..

데이터 분석/판다스 2023. 11. 9. 08:35