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pandas ValueError: too many values to unpack 오류 해결하기 소개Pandas를 사용하다가 'ValueError: too many values to unpack' 오류가 발생하는 경우는 자주 발생하는 문제입니다. 이 오류는 unpacking 과정에서 제공되는 값의 수가 예상보다 많을 때 발생합니다. 이 블로그 게시물에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: too many values to unpack' 에러가 발생할 가능성이 있는 간단한 코드를 살펴보겠습니다.import pandas as pd# 더미 데이터프레임 생성data = {'A': [1, 2], 'B': [3, 4], 'C': [5, 6]}df = pd.DataFrame(data)# unpacking 시도x, y = df.itertuples(ind.. 2025. 5. 20.
pandas ValueError: cannot reshape array of size 오류 해결하기 소개Pandas의 데이터를 다룰 때 가끔 'ValueError: cannot reshape array of size'라는 에러를 만날 수 있습니다. 이는 주로 데이터의 모양을 변경하려 할 때 원본 데이터의 크기와 변화하려는 형태의 크기가 서로 일치하지 않기 때문에 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류가 발생하는 원인과 그 해결 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저 'ValueError: cannot reshape array of size' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import pandas as pdimport numpy as np# 5개의 무작위 수 생성data = np.random.rand(5)# 5개의 요소를 가진 DataFrame을 3x2로.. 2025. 5. 20.
pandas.reset_index로 인덱스 초기화하기 Pandas reset_index: 데이터프레임 인덱스 초기화하기데이터 분석을 할 때, Pandas 라이브러리는 데이터프레임을 간편하게 다루는 데 큰 도움을 줍니다. reset_index 함수는 데이터프레임의 인덱스를 초기화하고 기본값으로 되돌리는 데 사용됩니다. 이 포스팅에서는 reset_index 함수의 사용법과 다양한 예제를 소개합니다.reset_index 함수 소개reset_index 함수는 원래의 인덱스를 기본 숫자 인덱스로 재설정합니다. 이를 통해 데이터프레임의 인덱스를 많이 변경한 경우나 인덱스가 중복된 경우에 유용합니다. 기본적으로 원래 인덱스는 새로운 컬럼으로 추가됩니다.함수 시그니처DataFrame.reset_index(drop=False, inplace=False, level=None.. 2025. 5. 20.
pandas.read_html로 HTML 테이블 읽기 Pandas의 read_html 함수: 웹에서 HTML 테이블 읽어오기파이썬의 Pandas 라이브러리는 데이터 분석에 매우 유용한 도구입니다. 그중 read_html 함수는 웹 페이지에서 HTML 테이블을 간편하게 가져와 데이터프레임으로 변환하는 놀라운 기능을 제공합니다. 이 포스팅에서는 pandas.read_html 함수를 사용하여 HTML 테이블을 읽어오는 방법과 그 예제를 소개합니다.pandas.read_html 함수 소개pandas.read_html 함수는 지정된 URL 또는 HTML 문자열 내의 모든 테이블을 자동으로 감지하고 데이터프레임으로 변환합니다. 이 기능은 웹 스크래핑과 데이터 수집을 쉽게 만들어주어, 시간을 절약하고 효율적인 데이터 처리를 가능하게 합니다.함수 시그니처pandas.re.. 2025. 5. 20.
pandas ValueError: cannot mask array with array containing NA / NaN values 오류 해결하기 소개파이썬의 Pandas 라이브러리를 사용할 때, 'ValueError: cannot mask array with array containing NA / NaN values' 오류가 발생하는 경우가 있습니다. 이 오류는 주로 NaN(결측값)이 포함된 배열로 마스킹(masking) 작업을 시도할 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이러한 에러의 발생 원인과 그 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: cannot mask array with array containing NA / NaN values' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.import pandas as pdimport numpy as np# 데이터프레임 생성data = {'A': [1.. 2025. 5. 19.
pandas ValueError: cannot insert column_name, already exists 오류 해결하기 소개Pandas를 사용할 때 종종 마주치는 문제 중 하나는 'ValueError: cannot insert column_name, already exists' 오류입니다. 이는 데이터프레임에 이미 존재하는 열 이름으로 새 열을 추가하려고 할 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 왜 이 오류가 발생하는지, 그리고 그것을 해결하는 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드우선, 이 오류가 발생할 법한 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import pandas as pd# 데이터프레임 생성df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})# 이미 존재하는 'B' 열에 추가하려고 시도df['B'] = [7, 8, 9] # 이 코드에서 오류 발생print(df)에러 .. 2025. 5. 19.
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