[빅분기 실기] 판다스 (Pandas) 데이터 프레임 합치기

1. 단순 병합데이터 프레임을 위-아래 또는 왼쪽-오른쪽으로 연결할 때 concat()을 사용한다.다음과 같이 데이터를 입력한다. import pandas as pdappetizer = pd.DataFrame({ 'Menu' : ['Salad', 'Soup', 'Bread'], 'Price' : [5000, 3000, 2000]})main = pd.DataFrame({ 'Menu' : ['Steak', 'Pasta', 'Chicken'], 'Price' : [15000, 12000, 10000]})print(appetizer)print(main) concat()은 기본적으로 위-아래로 합친다.합쳤을 때 기존 데이터에서 갖고 있던 인덱스 번호를 유지한다.인덱스 번호를 새롭게 설정하려면 ignore_..

1. 시계열 데이터 (datetime)날짜와 시간 관련 데이터는 시간의 순서에 따른 측정값, 기간 설정 등의 다양한 분석과 작업에 사용된다. 1-1. 날짜와 시간 데이터일반적으로 날짜는 하이픈 (-)을 사용해 연도-월-일 형태로 만든다.시간은 콜론 (:)을 사용해 시간:분:초 형태로 만든다. 다음과 같이 데이터를 생성한다. import pandas as pddata = { 'Date1' : ['2024-02-17', '2024-02-18', '2024-02-19', '2024-02-20'], 'Date2' : ['2024:02:17', '2024:02:18', '2024:02:19', '2024:02:20'], 'Date3' : ['24/02/17', '24/02/18', '24/02/19', '2..

1. 그룹핑 (Grouping)데이터를 다양한 방식으로 집계하고 분석하는 데는 groupby()를 사용한다.특정 컬럼을 기준으로 여러 그룹을 나누고 각 그룹에 대한 합계, 평균, 최대, 최소, 빈도 등을 구할 수 있다. 데이터를 불러온다. import pandas as pddf = pd.read_csv('cafe4.csv') # https://kdh9797-devwiki.tistory.com/85df.head() 1-1. 그룹 기준 1개원산지를 기준으로 평균값을 계산해 보자. df.groupby('원산지').mean(numeric_only=True)  원산지를 기준으로 그룹이 만들어진다.수치형 데이터인 '가격', '칼로리', '이벤트가'의 평균을 확인할 수 있다. 1-2. 집계 연산mean()평균sum..

1. 내장 함수데이터를 불러온다. import pandas as pddf = pd.read_csv('cafe4.csv') # https://kdh9797-devwiki.tistory.com/85df.head()  1-1. len()데이터프레임에서 행(row)의 수를 반환한다.행의 수를 구하는 다른 방법은 df.shape을 사용한다.df.shape [0]은 행의 수, df.shape [1]은 열의 수이다. # 데이터프레임의 행의 수 구하기print(len(df))print(df.shape[0]) 88 1-2. sum()sum()은 합계 함수이다.예를 들어 '가격이 5000보다 크다'라는 조건에 맞는 데이터 수를 구한다고 하자. df['가격'] > 5000  이때 True는 1, False는 0이므로 조건..

1. 값 변경데이터를 불러온다.import pandas as pddf = pd.read_csv('cafe3.csv') # https://kdh9797-devwiki.tistory.com/84 cafe3.csv 참고df.head()  1-1. replace 활용특정 값을 찾아 대체가 필요하다면 replace()를 활용한다.replace()는 변경 전 값과 변경 후 값 순서로 입력해 사용한다.여러 개의 값을 변경하기 위해 replace()를 여러 번 사용한다. df.replace('아메리카노', '룽고', inplace=True)df.replace('녹차', '그린티', inplace=True)df   딕셔너리를 활용한 후 replace() 괄호 안에 넣어 사용할 수 있다. change = {'룽고' : '..

데이터를 불러온다. import pandas as pddf = pd.read_csv('cafe2.csv') # https://kdh9797-devwiki.tistory.com/83 cafe2 만들기 참고df 1. 필터링1-1. 1개 조건 필터링특정 컬럼에 조건식을 적용하면 True/False가 반환된다.조건에 만족하면 True, 만족하지 않으면 False이다.'칼로리' 컬럼의 각 값이 50보다 작은 지를 나타내는 코드이다. df['칼로리']   Boolean 결과를 데이터프레임의 대괄호 안에 넣으면 True로 표시된 행들만 선택된다.df[df['칼로리']   1-2. NOT 연산자'~' 연산자는 조건의 반대를 필터링하는 데 사용한다.True를 False로 False를 True로 변경한다. df[~(df..