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Python/Pandas402

pandas.rolling로 이동 평균 계산하기 Pandas rolling 함수: 이동 평균 계산하기파이썬의 Pandas 라이브러리는 데이터 분석을 위한 강력한 도구이며, rolling 함수는 이동 평균과 같은 통계 계산을 쉽게 수행할 수 있게 도와줍니다. 이 포스팅에서는 pandas.rolling 함수를 사용하여 이동 평균을 계산하는 방법과 예제를 소개합니다.pandas.rolling 함수 소개rolling 함수는 데이터 프레임이나 시리즈에 대해 이동하는 창을 생성하여, 각각의 개별 창에서 통계적 계산을 수행할 수 있게 해줍니다. 주로 시간 시계열 데이터에 사용되며, 각 창의 크기를 설정하여 다양한 이동 평균을 계산할 수 있습니다.함수 시그니처DataFrame.rolling(window, min_periods=1, center=False, win_t.. 2025. 7. 10.
pandas.expanding으로 누적합 계산하기 Pandas Expanding: 누적합을 통한 데이터 분석의 마법데이터 분석에서 누적합은 변동 패턴을 이해하고 미래 예측을 도와주는 중요한 도구입니다. Pandas의 expanding 기능은 이러한 누적합을 쉽게 계산할 수 있도록 도와줍니다. 오늘은 pandas.expanding를 사용해 누적합을 계산하는 방법에 대해 알아보겠습니다.Expanding: 기본 개념 이해하기expanding 메서드는 주어진 데이터 프레임이나 시리즈의 누적합 또는 누적 통계 값을 계산하는 데 사용됩니다. 주어진 값까지의 모든 이전 값들을 더하여 누적적인 결과를 생성합니다. 이는 특히 시간에 따른 변화 추세를 이해하는 데 유용합니다.함수 시그니처DataFrame.expanding(min_periods=1, axis=0, meth.. 2025. 7. 10.
pandas TypeError: '>' not supported 오류 해결하기 소개Pandas를 사용할 때 'TypeError: '>' not supported' 오류는 데이터프레임을 비교할 때 발생할 수 있는 일반적인 문제입니다. 이 오류는 주로 데이터프레임의 열에 염두에 두지 않은 데이터 유형이 포함되어 있을 때 발생합니다. 오늘은 이 오류의 발생 원인과 그 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'TypeError: '>' not supported' 에러가 발생할 수 있는 간단한 코드 예제를 살펴보겠습니다.import pandas as pd# 데이터프레임 생성data = {'A': [1, 2, '3', 4], 'B': [5, 6, 7, 8]}df = pd.DataFrame(data)# 조건 필터링 수행filtered_df = df[df['A'] > 2]pr.. 2025. 7. 9.
pandas KeyError: list index out of range 오류 해결하기 소개파이썬에서 Pandas를 사용할 때 'KeyError: list index out of range' 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 DataFrame에서 지정한 인덱스나 열이 존재하지 않을 때 발생하는 일반적인 문제입니다. 본 블로그 포스트에서는 이 오류가 발생하는 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'KeyError: list index out of range' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import pandas as pd# 데이터프레임 생성data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}df = pd.DataFrame(data)# 존재하지 않는 인덱스로 접근value = df.iloc[5, 1]print(va.. 2025. 7. 9.
pandas.concat_ignore_index로 인덱스 무시하고 연결하기 Pandas concat_ignore_index: 인덱스를 무시하고 데이터프레임 연결하기파이썬의 Pandas 라이브러리는 데이터 분석을 위한 강력한 도구입니다. 그 중 pandas.concat 함수는 여러 데이터프레임을 하나로 결합할 수 있는 기능을 제공합니다. ignore_index 매개변수를 사용하면 인덱스를 무시하고 새 인덱스를 부여하면서 데이터프레임을 연결할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 pandas.concat의 ignore_index 옵션 사용법과 예제를 소개합니다.pandas.concat 함수 소개pandas.concat 함수는 다양한 데이터프레임을 결합할 때 유용합니다. 각 데이터프레임의 인덱스가 겹칠 경우, 인덱스를 무시하고 새로 매기고 싶을 때 ignore_index=True 옵션을 .. 2025. 7. 9.
pandaspivot_table로 피벗 테이블 생성하기 Pandas pivot_table 함수: 데이터 분석의 새로운 차원 열기파이썬의 Pandas 라이브러리는 데이터 분석을 위해 매우 중요한 도구입니다. 그 중에서도 pivot_table 함수는 다차원 데이터를 요약하고 시각화하는 데 도움을 주는 강력한 도구로 자리잡고 있습니다. 이 포스팅에서는 pandas.pivot_table 함수의 사용법과 그 예제를 소개합니다.pandas.pivot_table 함수 소개pivot_table 함수는 주어진 데이터프레임에서 피벗 테이블을 생성합니다. 이를 통해 데이터를 쉽게 요약하고, 통찰력을 제공할 수 있습니다. 그룹별 합계, 평균, 개수 등을 계산하여 데이터의 패턴을 발견하게 해줍니다.함수 시그니처pandas.pivot_table(data, values=None, in.. 2025. 7. 9.
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