Python Pandas를 빠르게 시작하고 요리사처럼 데이터를 처리하는 방법을 알아보세요!

pandas는 데이터 분석, 정리 및 변환에 탁월한 성능을 발휘하는 강력한 python 데이터 처리 라이브러리입니다. 유연한 데이터 구조와 풍부한 기능을 갖춘 강력한 데이터 처리 도구입니다.

데이터 구조: DataFrame

DataFrame은 행과 열로 구성된 테이블과 유사한 Pandas의 핵심 데이터 구조입니다. 각 행은 데이터 레코드를 나타내고, 각 열은 레코드의 속성을 나타냅니다.

데이터 로드 및 읽기

• CSV 파일에서 로드: pd.read_csv("filename.csv")
• Excel 파일에서 로드: pd.read_<code>pd.read_<strong class="keylink">excel</strong>("filename.xlsx")excel
("filename.xlsx")
• JSON 파일에서 로드: pd.read_<strong class="keylink">JSON</strong>("filename.<strong class="keylink">js</strong>on")pd.read_
JSON

("filename.

json")

• 데이터 정리 df.fillna(0)
• 결측값 처리: (결측값을 0으로 채움)df.drop_duplicates()
• 중복 제거:df["column"].astype(int)

유형 변환:

(객체 유형에서 정수 유형으로 열 변환)

• 데이터 변환 pd.merge(df1, df2, on="column_name")
• 데이터 프레임 병합: pd.concat([df1, df2], axis=1)
• Join DataFrame: (열별 조인)df.groupby("column_name").agg({"column_name": "mean"})

그룹 연산:

(열별로 그룹화하고 평균 계산)

• 데이터 분석 df.describe()
• 기술 통계: (평균, 중앙값, 표준 편차 등 계산) df.plot()
• 시각화: (막대 차트, 선 차트 등 생성) df.agg({"column_name": "sum"})

데이터 집계:

(열의 합계 계산)

• 고급 기능 df[df["column_name"] > 10]
• 조건부 필터링: df[df["column_name"].str.cont<strong class="keylink">ai</strong>ns("pattern")]
• 정규 표현식: df[df["column_name"].str.contaidf["new_column"] = df["old_column"].apply(my_funct<strong class="keylink">io</strong>n)ns("pattern")]

사용자 정의 함수: df["new_column"] = df["old_column"].apply(my_functio

n)

예

으아악

결론🎜🎜 🎜Pandas는 데이터 작업을 쉽게 만들어 주며, Pandas의 강력한 기능과 유연한 데이터 구조는 데이터 과학자와 분석가에게 꼭 필요한 🎜도구🎜입니다. Pandas의 기본 사항을 익히면 복잡한 데이터 세트를 빠르고 쉽게 처리하고 분석할 수 있습니다. 🎜

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