본문 바로가기
반응형

Python/Pandas76

pandas df.reset_index() 함수 활용하기 소개: Pandas는 데이터 조작을 위한 강력한 도구 중 하나로, 데이터프레임을 다루는데 많은 유용한 함수들을 제공합니다. 이 중에서도 reset_index() 함수는 데이터프레임의 인덱스를 조작하는데 유용한 기능을 제공합니다. 이 블로그 글에서는 reset_index() 함수의 활용 방법과 예시 코드를 소개하겠습니다. 1. reset_index() 함수란? reset_index() 함수는 데이터프레임의 인덱스를 다시 설정하는데 사용됩니다. 기존의 인덱스는 새로운 열로 이동하며, 기본적으로 정수형 인덱스로 리셋됩니다. 2. 사용 방법: DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='') level: 리.. 2023. 12. 21.
pandas df.set_index() 함수 활용하기 set_index() 함수는 Pandas DataFrame에서 특정 열을 인덱스로 설정하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 DataFrame의 기존 인덱스가 지정한 열로 대체됩니다. 여기에는 set_index() 함수에 대한 간단한 설명과 예시 코드가 있습니다. set_index() 함수 설명: DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) keys: 새로운 인덱스로 사용할 열(들)의 이름이나 열의 리스트입니다. drop: 기존의 인덱스 열을 DataFrame에서 삭제할지 여부를 나타내는 불리언 값입니다. 기본값은 True이며, False로 설정하면 기존의 인덱스 열이 DataFrame에.. 2023. 12. 20.
pandas pd.merge() 함수 활용하기 pd.merge() 함수는 Pandas에서 데이터프레임을 병합 또는 조인하는 데 사용되며, SQL 스타일의 조인 작업을 지원합니다. 이 함수를 사용하면 공통 열을 기반으로 데이터프레임을 병합할 수 있으며, 여러 가지 조인 유형을 지원합니다. 함수 구문: pd.merge( left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False ) 주요 매개변수: left, right: 병합할 데이터프레임. how: 조인 유형을 나타내는 문자열 ('inner', 'outer', 'left', 'right' 등). 기본값은 'inner'. on: 조인할 열(들)의 이름(공통 열의 경우 사용). left_.. 2023. 12. 19.
pandas pd.concat() 함수 활용하기 pd.concat() 함수는 Pandas에서 데이터프레임을 연결 또는 결합하는 데 사용되며, 주어진 축(행 또는 열)을 따라 데이터프레임을 연결할 수 있습니다. 이 함수는 데이터프레임을 수직 또는 수평으로 연결할 때 유용하며, 데이터를 조합하고 결합하는 데 활용됩니다. 함수 구문: pd.concat( objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False ) 주요 매개변수: objs: 연결할 데이터프레임(들)을 포함하는 리스트. axis: 연결 방향을 나타내는 축 (0은 수직, 1은 수평) (기본값은 0). join: 열 이름이 다른 경우 어떻게 연결할 것인지 ('outer' 또는 'inner') (기본값은 'outer'). ignore_index: 기존 인덱스를 유지할지 여.. 2023. 12. 18.
pandas pd.plotting.scatter_matrix() 함수 활용하기 pd.plotting.scatter_matrix() 함수는 Pandas에서 산점 행렬(scatter matrix)을 생성하는 데 사용됩니다. 산점 행렬은 데이터프레임의 열 간의 상호 관계를 시각적으로 분석하기 위한 유용한 도구입니다. 이 함수를 사용하면 데이터프레임의 열 간의 모든 가능한 산점도(두 열 간의 관계를 나타내는 그래프)를 하나의 그림에 표시할 수 있습니다. 함수 구문: pd.plotting.scatter_matrix( frame, alpha=0.5, figsize=(6, 6), diagonal='hist', color='b' ) 주요 매개변수: frame: 산점 행렬을 생성할 데이터프레임. alpha: 각 산점도의 투명도 (기본값은 0.5). figsize: 그림의 크기 (기본값은 (6, 6.. 2023. 12. 15.
pandas df.plot() 함수 활용하기 df.plot() 함수는 Pandas 데이터프레임에서 데이터 시각화를 위한 플롯을 생성하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 데이터프레임의 열을 기반으로 그래프를 생성할 수 있으며, Matplotlib를 기반으로 한 시각화를 제공합니다. 메서드 구문: df.plot( x=None, y=None, kind='line', title=None, xlabel=None, ylabel=None, legend=True ) 주요 매개변수: x: x 축에 사용할 열 이름 또는 데이터프레임의 인덱스 열. y: y 축에 사용할 열 이름 또는 데이터프레임의 인덱스 열. kind: 그래프의 종류를 지정하는 문자열 ('line', 'bar', 'barh', 'hist', 'box', 'kde', 'density', 'area'.. 2023. 12. 14.
반응형