데이터와 인공지능 훑어보기

groupBy https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.groupby.html pandas.DataFrame.groupby — pandas 1.4.2 documentation Used to determine the groups for the groupby. If by is a function, it’s called on each value of the object’s index. If a dict or Series is passed, the Series or dict VALUES will be used to determine the groups (the Series’ values are first aligned; s pandas.pyd..

sort_index() 인덱스(index)를 기준으로 데이터 정렬 data = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape(2,4), index=['b','a'], columns=['lee','kim','choi','oh']) data.sort_index() 열 기준으로 데이터 정렬 data.sort_index(axis=1, ascending=True) sort_values() 컬럼의 값을 기준으로 데이터를 정렬 data = pd.DataFrame({'one':[9,5,-4,2], 'two':[0,1,0,1]}) data.sort_values(by='one') 여러 컬럼 기준으로 데이터 정렬하는 경우 data.sort_values(by=['two', 'one'])

merge on 매개변수에 병합 열을 지정하여 데이터프레임 병합 how='inner' : default는 inner join임 df1 = pd.DataFrame({'key':list('bbacaab'), 'data1':range(7)}) df2 = pd.DataFrame({'key':list('abd'), 'data2':range(3)}) pd.merge(df1, df2, on='key') Outer Join pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer') merge 컬럼 명이 다른 경우 left_on, right_on 매개 변수 사용 df1 = pd.DataFrame({'lkey':list('bbacaab'), 'data1':range(7)}) df2 = pd.DataFram..

concat() axis=1 매개변수를 설정하여 행의 축을 따라 연결 df1 = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(3,2), index=list('abc'), columns=['one', 'two']) df2 = pd.DataFrame(np.arange(4).reshape(2,2), index=list('ac'), columns=['three', 'four']) pd.concat([df1, df2]) axis=0 매개변수를 설정하여 열의 축을 따라 연결 df1 = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(3,2), index=list('abc'), columns=['one', 'two']) df2 = pd.DataFrame(np.arange(4).reshap..

Pandas 데이터 처리와 분석을 위한 파이썬 라이브러리이다. R의 data.frame을 본떠서 설계한 DataFrame이라는 데이터 구조를 기반으로 만들어졌다. 엑셀의 스프레드시트와 비슷한 테이블 형태를 가진다. SQL처럼 테이블에 쿼리나 조인을 수행할 수 있다. SQL, 엑셀 파일, CSV 파일 같은 다양한 파일과 DB에서 읽어들일 수 있다. Pandas 설치 pip install pandas Pandas 데이터 구조 Data Structure Dimensionality Spreadsheet Analog Series 1D Column DataFrame 2D Single Sheet Panel 3D Multiple Sheet Series Python의 목록과 유사한 1차원 데이터를 모델링하는데 사용된다...

apply 함수 커스텀 함수를 사용하기 위해 DataFrame에서 복수 개의 컬럼이 필요하다면, apply함수를 사용 열에 있는 모든 원소에 함수를 적용 Series에 적용할 경우 각 요소의 값이 적용된다. data = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3), index=['one','two','three','four'], columns=['seoul','busan','gangju']) def gf(x): return pd.Series([x.mean(), x.std()], index=['mean','std']) data.apply(gf, axis=0) 매개 변수를 전달할 수도 있다. frame = pd.read_csv('titanic.csv') def f1(x, age=40): re..

Pandas-Profiling 방대한 양의 데이터를 가진 데이터프레임을 .profile_report()라는 단 한 줄의 명령으로 탐색하는 패키지 Github github.com/pandas-profiling/pandas-profiling pandas-profiling/pandas-profiling Create HTML profiling reports from pandas DataFrame objects - pandas-profiling/pandas-profiling github.com Document pandas-profiling.github.io/pandas-profiling/docs/master/rtd/ Introduction — pandas-profiling 2.12.0 documentation D..