응애나애기개발자

1.  at  사용 (레이블 기반 접근)특정 행과 열을 지정하여 개별 값을 빠르게 접근단일 값만 조회 가능DataFrame.at[row_label, column_label]import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})print(df.at[1, 'B']) # 1행 'B' 열의 값 반환# 출력# 52.  iat  사용 (정수 기반 위치 접근)정수 기반 위치를 사용해 빠르게 값에 접근단일 값만 조회 가능DataFrame.iat[row_index, column_index]print(df.iat[1,1]) # 1번째 행, 1번째 열 의 값 반환# 출력# 5 3.   loc  사용 (레이블 기반 접근)행과 열의 레이블(labe..

데이터 미리보기(1)  head() df.head(n)상위 n개의 행을 출력n은 생략가능하며 기본값은 5(2)  tail() df.tail(n)하위 n 개의 행을 출력n은 생략가능하며 기본값은 5(3)  sample() df.sample()기본적으로 1개의 행을 무작위로 반환데이터 구조 및 기본 정보 확인(1)  info() df.info()데이터프레임의 구조적 정보를 요약해서 출력합니다.행/열 개수각 열의 데이터 타입결측값 개수메모리 사용량 등 출력예시RangeIndex: 3 entries, 0 to 2Data columns (total 2 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 A ..

inplace 란? Pandas 의 DataFrame 나 Series 객체를 조작할때, 원본 데이터를 바로 수정할지 여부를 결정하는 옵션이다 기본적으로 판다스의 함수들은 원본 데이터를 변경하지 않고 새로운 객체를 반환 한다.  inplace=True 를 설정하면 원본 데이터가 직접 변경된다.사용예시 (1)  inplace=False (기본값)원본 데이터는 변경되지 않으며, 새로운 데이터프레임이 반환된다.# 데이터프레임 복사df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})# drop으로 열 삭제 (inplace=False, 기본값)new_df = df.drop('A', axis=1) # A 열을 삭제한 새로운 데이터프레임 반환print(new_df) # A 열..

Pandas 의 Series 와 DataFarme 은 판다스 라이브러리의 핵심 데이터 구조입니다.이 두가지는 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하기 위해 설계되었습니다.Series ( 시리즈 )Series 는 1차원 데이터 구조로, 배열(array)처럼 동작하지만, 인덱스(index)를 가질 수 있는것이 특징데이터와 인덱스로 구성되어 있으며, Numpy 배열과 Python 딕셔너리의 장점을 결합한 구조엑셀의 한 열( column )인덱스(index) 와 데이터값(value) 이 쌍으로 구성 구조index value0 101 202 30 생성import pandas as pd# 리스트로 시리즈 생성s = pd.Series([10, 20, 30])# 딕셔너리로 시리즈..

1. 데이터 구조Series - 1차원 배열DataFrame - 행과 열로 구성된 2차원 데이터 구조 (표 형태)더보기Series1차원 배열엑셀의 한 열(column) 과 유사인덱스와(index) 와 데이터 값(Value) 이 쌍으로 구성import pandas as pd# Series 생성s = pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c'])print(s)# 인덱스로 접근print(s['a']) # 출력: 10 DataFrame2차원의 표 형태 데이터 구조엑셀의 전체 시트(sheet) 와 유사각 열(column)은 Series# DataFrame 생성data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}..

PandasPandas 는 파이썬에서 데이터를 다룰 때 매우 유용한 라이브러리로,  주로 데이터 분석 및 조작 작업을 효율적으로 수행하기 위해 사용한다. 데이터를 표(테이블) 형식으로 다루기 쉽게 만들어준다.주요 특징 데이터 구조 제공:Series: 1차원 배열과 유사한 데이터 구조로, 인덱스를 가질 수 있습니다.DataFrame: 2차원 테이블 형태의 데이터 구조로, 엑셀 시트와 비슷하며 행과 열로 구성됩니다.Panel (deprecated): 3차원 데이터를 다룰 때 사용되었으나, 현재는 더 이상 사용되지 않으며 다차원 데이터는   xarray  등 다른 라이브러리를 권장합니다.다양한 데이터 형식 지원:CSV, Excel, SQL, JSON, HTML 등 다양한 파일 포맷의 데이터를 쉽게 읽고 저장할..