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효과적으로 데이터를 분석하기 위해서는 데이터셋을 하나로 합치는 것이 필요한데요, pandas를 통해 데이터를 합치는 두가지 방법입니다! 먼저 pandas 라이브러리를 불러와 주고 import pandas as pd 1. concat 행을 기준으로 concat ( default값으로 axis = 0 적용 ) pd.concat([df1,df2]) 열을 기준으로 concat pd.concat([df1, df2], axis = 1) 행의 인덱스 번호도 그대로 가져왔을 경우, ignore_index = True 를 이용해서 인덱스를 재배열할 수 있습니다. pd.concat([df1,df2], ignore_index = True) concat에서 join = 'outer' 를 default 값으로 가지기 때문에, ..

12,345 + 67,890 = 80,235 가 되어야 하지만, 12,34567,890 이 나오는 경우! 이런 문제는 1. 숫자가 아닌 부분을 제거하기 2. 문자를 숫자로 형변환하기 위의 방법을 통해서 해결할 수 있습니다. 1. 숫자가 아닌 부분을 제거하기 - replace를 이용하여 숫자가 아닌 부분을 공백으로 대체하기 .replace("삭제할 글자", ' ') 2. 문자를 숫자로 형변환하기 - 숫자가 아닌 부분을 제거하고 난 뒤, integer로 형변환 해주기 int() + 함수를 만들어 적용하기 def toInt(string): return int(string.replace(',', '')) toInt('12,345') 위에서 만든 toInt 함수를 column 단위로 적용할 수 있어요 df['co..

NaN는 Not a Number의 줄임말로 pandas에서 결측치를 표현하는 방법입니다. NaN은 프로그래밍상 float라는 type을 갖고 있습니다. 이러한 데이터의 결측치를 처리하기 위한 제거하거나 대체하는 방법입니다! 1. 결측값을 제거하는 방법 결측값이 포함된 행을 제거 df.dropna() df.dropna(axis=0) 결측값이 포함된 열 제거 df.dropna(axis=1) ()안에 inplace를 써주면 지정하는 것과 같은 결과 - 아래 두 코드의 결과 동일 df = df.dropna() df.dropna(inplace = True) 2. 결측값을 대체하는 방법 결측값을 0으로 대체 df.fillna(0) 결측값을 평균값으로 대체 df.fillna(df.mean())

판다스는 데이터 분석을 위한 다양한 기능을 제공하는 파이썬 라이브러리입니다. 판다스는 파이썬 언어만 사용할 수 있어도 데이터 분석을 할 수 있는 장점을 가지고 있습니다. 먼저, 판다스를 이용하기 전에 판다스를 import 해주어야 합니다. import pandas as pd 판다스를 이용해서 데이터를 불러오기 위해서 1. csv 파일 pd.read_csv() 2. 엑셀 파일 pd.read_excel() 3. 클립보드에 있는 파일 pd.read_clipboard() 4. url을 통해 불러올 파일 url = "https://_____.xlsx" df = pd.read_excel(url) 데이터를 불러온 후, 데이터의 행과 열의 크기는 .shape을 통해서 df..