Pandas DataFrame에서 원하는 개수의 행만 확인하고 싶다면 head() 함수를 사용하면 됩니다. 이 함수는 매개변수로 가져올 행의 개수를 지정할 수 있습니다. 예를 들어 상위 10개 행을 조회하고 싶다면 다음과 같이 작성합니다.dataFrame.head(10)참고로 매개변수를 지정하지 않으면 기본값으로 상위 5개 행이 반환됩니다.1. 라이브러리 불러오기먼저 pandas 라이브러리를 별칭(alias)과 함께 임포트합니다.import pandas as pd2. CSV 파일 준비이 예제에서 사용할 CSV 파일은 데스크톱에 저장

Pandas에서 DataFrame의 행(row)과 열(column) 개수를 확인할 때는 shape 속성을 사용합니다. shape는 별도의 인자 없이 호출할 수 있으며, (행의 수, 열의 수) 형태의 튜플(tuple)을 반환해 데이터의 크기를 한눈에 파악할 수 있게 해줍니다. 이번 글에서는 실제 CSV 파일을 불러와 행과 열의 개수를 구하는 전체 과정을 예제와 함께 살펴보겠습니다. 1. 예제 파일 준비 먼저 아래 경로처럼 바탕화면(Desktop)에 CSV 파일이 저장되어 있다고 가정합니다. C:\Users\amit_\Desktop\C

Pandas에서 describe() 메서드를 사용하면 DataFrame의 주요 통계 정보를 손쉽게 요약할 수 있습니다. 이 메서드는 개수(count), 평균(mean), 표준편차(std), 최솟값(min), 사분위수(25%, 50%, 75%), 최댓값(max) 등의 기술통계를 한 번에 출력해 줍니다.1. Pandas 라이브러리 불러오기먼저 pandas 라이브러리를 관례적으로 사용하는 별칭 pd로 가져옵니다.import pandas as pd2. CSV 파일로 DataFrame 생성하기다음은 예제로 사용할 CSV 파일입니다. read

dropna() 메서드로 결측치 제거pandas DataFrame에서 누락된 값, 즉 NaN(결측치)을 제거하려면 dropna() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 NaN 값이 포함된 행을 삭제한 새로운 DataFrame을 반환합니다.먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.import pandas as pdCSV 파일을 읽어와 DataFrame을 생성합니다.dataFrame = pd.read_csv(C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv)dropna()를 호출하면 NaN이 포함된 행이 모두 제거됩니

Pandas DataFrame 열 이름 변경하기Pandas에서 DataFrame의 열(컬럼) 이름을 변경하려면 rename() 메서드를 사용합니다. 이 메서드의 columns 매개변수에 기존 열 이름과 새로운 열 이름을 딕셔너리 형태로 지정하면 됩니다. 예를 들어 Car 열을 Car Name으로 변경하려면 다음과 같이 작성합니다.dataFrame.rename(columns={Car: Car Name}, inplace=False)CSV 파일 읽고 DataFrame 생성하기먼저 CSV 파일을 읽어 DataFrame을 생성합니다.data

Pandas 데이터프레임에서 새로운 열을 만들 때는 기존에 생성되어 있는 열을 활용할 수 있습니다. 이번 글에서는 기존 열의 값을 가공하여 새로운 열을 추가하는 방법을 예제와 함께 살펴보겠습니다.1. CSV 파일 읽어오기먼저 pandas 라이브러리를 임포트한 뒤, read_csv() 함수를 사용해 CSV 파일을 읽어 데이터프레임을 생성합니다.import pandas as pd dataFrame = pd.read_csv(C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords.csv)2. 기존 열을 활용해 새 열 만들

Pandas에서는 조건을 설정해 DataFrame에서 원하는 행만 손쉽게 추출할 수 있습니다. 이때 조건식은 논리 연산자(and, or, not)와 관계 연산자(<, >, == 등)을 활용해 구성하며, 두 가지를 조합하면 더욱 복잡한 필터링도 간결하게 처리할 수 있습니다. 1. 필요한 라이브러리 불러오기 먼저 pandas 라이브러리를 임포트합니다. import pandas as pd 2. CSV 파일로 DataFrame 생성하기 read_csv() 메서드를 사용해 CSV 파일을 읽어와 DataFrame을 만들어 보겠

Seaborn의 막대 그래프(Bar Plot)는 점 추정치와 신뢰 구간을 사각형 막대 형태로 시각화하는 데 사용됩니다. 이를 위해 seaborn.barplot() 함수를 활용하며, facecolor, linewidth, edgecolor 매개변수를 조합하면 막대의 색상, 테두리 두께, 테두리 색을 자유롭게 꾸밀 수 있습니다.사용할 데이터셋이번 예제에서는 CSV 파일 형태의 데이터셋인 Cricketers2.csv를 사용합니다. 크리켓 선수들의 역할(Role)과 경기 수(Matches) 정보가 담겨 있습니다.1단계: 필요한 라이브러리

Seaborn의 라인플롯(lineplot)은 여러 가지 의미적 그룹화(semantic grouping)를 적용할 수 있는 선 그래프를 손쉽게 그릴 수 있도록 도와주는 기능입니다. 이를 위해 seaborn.lineplot() 함수가 사용됩니다.특히 데이터 세트 전체를 한 번에 시각화하고 싶다면 방법이 아주 간단합니다. x축과 y축에 해당하는 값을 일일이 지정할 필요 없이, lineplot() 함수에 완전한 데이터 세트(DataFrame)만 그대로 전달하면 됩니다.예를 들어, 다음과 같은 내용의 CSV 파일(Cricketers2.csv

Pandas에서 모든 열을 한꺼번에 보여주는 그룹화된 가로 막대 차트(grouped horizontal bar chart)를 만들려면 barh() 메서드를 사용하면 됩니다. 핵심은 x축과 y축 값을 별도로 지정하지 않는 것입니다. 이렇게 하면 DataFrame의 모든 수치 열이 자동으로 그룹화되어 하나의 차트에 함께 플롯됩니다. 1. 필요한 라이브러리 가져오기 먼저 데이터 처리를 위한 pandas와 시각화를 위한 matplotlib 라이브러리를 임포트합니다. import pandas as pd import matplotlib.pyp

Pandas에서 null이 아닌 값을 뒤로 전파하는 방법 Pandas DataFrame에 있는 결측치(NaN)를 뒤의 값으로 채우고 싶다면, fillna() 메서드의 method 매개변수에 bfill(backward fill) 값을 지정하면 됩니다. fillna(method=bfill) 참고: 최신 버전의 Pandas(2.x 이상)에서는 method 매개변수가 더 이상 권장되지 않으며(deprecated), 대신 bfill() 메서드를 직접 사용하는 것이 좋습니다. dataFrame.bfill() # fillna(method=bf

Pandas에서 결측치(NaN)를 채우는 방법 중 하나는 interpolate() 메서드를 사용하는 것입니다. 이 메서드는 누락된 값을 기존 데이터의 추세에 따라 선형 보간하여 자연스럽게 채워 줍니다.예제 데이터 살펴보기다음은 Microsoft Excel로 연 CSV 파일의 모습으로, Units 열에 NaN 값이 일부 포함되어 있습니다.CSV 파일을 DataFrame으로 불러오기먼저 CSV 파일의 데이터를 Pandas DataFrame으로 불러옵니다.dataFrame = pd.read_csv(C:\\Users\\amit_\\Desk

데이터 분포를 요약하는 박스 플롯(Box Plot) 위에 실제 개별 데이터 포인트를 표시하면, 통계적 요약과 실제 관측값을 동시에 확인할 수 있어 훨씬 직관적인 시각화가 가능합니다. 이 글에서는 Seaborn의 boxplot()과 swarmplot()을 함께 사용하는 방법을 소개합니다.박스 플롯과 스웜 플롯이란?Seaborn의 박스 플롯은 카테고리별로 데이터의 분포(중앙값, 사분위수, 이상치 등)를 보여주는 상자 그림을 그리는 기능으로, seaborn.boxplot() 함수를 사용합니다.스웜 플롯(Swarm Plot)은 데이터 포인

Pandas DataFrame에서 CSV 파일을 읽어들일 때 값 앞에 포함된 불필요한 초기 공백(initial space)을 제거하려면 read_csv() 메서드의 skipinitialspace 매개변수를 활용하면 됩니다. 이 매개변수를 True로 설정하면 구분자 뒤에 따라오는 여분의 공백이 자동으로 제거됩니다.예제 CSV 파일다음과 같은 자동차 판매 기록 CSV 파일이 있다고 가정해 보겠습니다. 일부 데이터 항목 앞에는 공백이 포함되어 있습니다.전체 코드 예제아래는 skipinitialspace 매개변수 사용 전후를 비교할 수 있

Pandas DataFrame에서 null 행 삭제하기Pandas DataFrame에서 null(NaN) 값이 포함된 행을 삭제하려면 dropna() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 결측값이 하나라도 존재하는 행을 자동으로 제거해 주기 때문에 데이터 전처리 과정에서 매우 자주 활용됩니다.다음과 같이 일부 NaN, 즉 null 값이 포함된 CSV 파일이 있다고 가정해 보겠습니다.read_csv() 함수를 사용하여 CSV 파일을 읽어 보겠습니다. 여기서는 파일이 바탕화면(Desktop)에 저장되어 있다고 가정합니다.dataFrame

Pandas의 notnull() 메서드는 DataFrame에 결측값(Null)이 있는지 여부를 불리언(Boolean) 값으로 반환합니다. 해당 위치에 Null 값이 존재하면 False, 값이 정상적으로 존재하면 True를 반환합니다.예제 데이터 준비이번 예제에서는 일부 NaN(Null) 값을 포함하고 있는 다음과 같은 CSV 파일을 사용하겠습니다.CSV 파일 읽기먼저 read_csv()를 사용해 CSV 파일을 DataFrame으로 불러옵니다.dataFrame = pd.read_csv(C:\\Users\\amit_\\Desktop\\

Pandas의 MultiIndex.from_frame() 메서드를 사용하면 기존 DataFrame을 그대로 활용해 다중 인덱스(MultiIndex)를 손쉽게 만들 수 있습니다. 이 메서드는 DataFrame의 각 열을 인덱스 레벨로 변환해 주기 때문에, 여러 조건으로 데이터를 조회하거나 그룹화할 때 매우 유용합니다.이번 글에서는 예제를 통해 DataFrame에서 다중 인덱스를 생성하는 과정을 단계별로 살펴보겠습니다.1단계: 리스트로 구성된 딕셔너리 만들기먼저 차량 정보와 구매 날짜를 담은 딕셔너리를 준비합니다.d = {Car: [B

Pandas에서 두 개의 DataFrame을 공통 열을 기준으로 병합하려면 merge() 함수를 사용하고, on 매개변수에 병합 기준이 될 열 이름을 지정하면 됩니다.또한 한쪽 DataFrame에만 존재하는 일치하지 않는 값에 대해 NaN을 설정하려면 how 매개변수를 left 또는 right로 지정해야 합니다. 이는 각각 왼쪽 DataFrame 또는 오른쪽 DataFrame의 모든 행을 유지하면서 병합한다는 의미입니다.1. Pandas 라이브러리 불러오기먼저 pandas 라이브러리를 별칭(alias)과 함께 가져옵니다.import

Pandas에서 두 개의 DataFrame을 병합할 때는 merge() 함수를 사용합니다. 특히 두 DataFrame 간의 데카르트 곱(Cartesian Product), 즉 모든 행 조합을 생성하는 교차 결합(Cross Join)을 수행하려면 merge() 함수의 how 매개변수에 cross 값을 설정하면 됩니다.how = cross1. Pandas 라이브러리 임포트먼저 pandas 라이브러리를 관례적인 별칭 pd로 임포트합니다.import pandas as pd2. 첫 번째 DataFrame 생성차량 이름과 판매 대수 정보를 담

Pandas(판다스)에서 두 개의 DataFrame을 병합하려면 merge() 함수를 사용합니다. 이때 일대다(one-to-many) 관계로 병합하고 싶다면 merge() 함수의 validate 매개변수에 다음과 같이 값을 지정하면 됩니다.validate = one_to_many 또는 validate = 1:m일대다 관계 옵션은 왼쪽(left) 데이터셋의 병합 키(merge keys)가 고유한 값인지 검증하는 역할을 합니다. 만약 이 조건이 충족되지 않으면 MergeError가 발생하여 잘못된 병합을 사전에 방지할 수 있으므로, 데