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Python/Pandas76

pandas dataframe FileNotFoundError 오류 해결하기 판다스(DataFrame)를 사용할 때 FileNotFoundError가 발생할 수 있는 예시 코드와 그 해결 방법을 설명하겠습니다. 예시 코드: import pandas as pd # 존재하지 않는 파일 경로로부터 데이터프레임 불러오기 file_path = 'non_existent_file.csv' df = pd.read_csv(file_path) 위 코드에서는 존재하지 않는 파일('non_existent_file.csv')을 불러오려고 시도하고 있습니다. 이로 인해 FileNotFoundError가 발생합니다. 이러한 오류를 해결하려면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다. 해결 방법: 파일 경로 확인: 먼저 사용하려는 파일 경로가 올바른지 확인하세요. 파일이 존재하는 경로를 제공해야 합니다. im.. 2023. 9. 30.
pandas dataframe TypeError 오류 해결하기 판다스(DataFrame)를 사용할 때 TypeError가 발생할 수 있는 예시 코드와 그 해결 방법을 설명하겠습니다 예시 코드: import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 data = {'이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], '나이': [30, 25, 35]} df = pd.DataFrame(data) # 문자열과 숫자 간의 연산 시도 df['결제금액'] = df['나이'] + '달러' 위 코드에서는 '나이' 열에 있는 숫자와 문자열 '달러'를 연결하려고 시도하고 있습니다. 이로 인해 TypeError가 발생합니다. 이러한 오류를 해결하려면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다. 해결 방법: 데이터 유형 확인: 먼저 데이터프레임의 열의 데이터 유형을 확인하세.. 2023. 9. 29.
pandas dataframe ValueError 오류 해결하기 판다스(DataFrame)를 사용할 때 ValueError가 발생할 수 있는 예시 코드와 그 해결 방법을 설명하겠습니다. 예시 코드: import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 data = {'이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], '나이': ['30', '25', '35']} df = pd.DataFrame(data) # 숫자로 된 문자열을 정수로 변환하려고 시도 df['나이'] = df['나이'].astype(int) 위 코드에서는 '나이' 열에 문자열로 된 숫자 값을 정수로 변환하려고 시도하고 있습니다. 하지만 '나이' 열의 값은 문자열 형태로 숫자가 저장되어 있어서 이로 인해 ValueError가 발생합니다. 이러한 오류를 해결하려면 다음과 같은 방법을 사.. 2023. 9. 28.
pandas dataframe KeyError 오류 해결하기 판다스 DataFrame을 사용할 때 KeyError가 발생하는 예시 코드와 그 해결 방법을 설명하겠습니다. 예시 코드: import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 data = {'이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], '나이': [30, 25, 35]} df = pd.DataFrame(data) # 존재하지 않는 열에 접근 print(df['키']) # KeyError 발생 위 코드에서는 '키'라는 열 이름이 데이터프레임에 존재하지 않기 때문에 KeyError가 발생합니다. 이러한 오류를 해결하려면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다. 해결 방법: 열 이름 확인: 먼저 데이터프레임에 존재하는 열 이름을 확인하세요. df.columns 속성을 사용하여 열 이름.. 2023. 9. 27.
pandas dataframe 결과 파일 저장 및 보고서 생성 판다스 라이브러리를 사용하여 결과 파일을 저장하고 보고서를 생성하는 다양한 케이스에 대한 예시 코드와 함께 설명하겠습니다. Case 1: 결과 파일 저장 판다스를 사용하여 데이터프레임의 결과를 CSV 파일로 저장하는 경우입니다. import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 data = {'이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], '나이': [30, 25, 35]} df = pd.DataFrame(data) # 데이터프레임을 CSV 파일로 저장 df.to_csv('결과파일.csv', index=False) Case 2: 결과 파일 저장 (Excel 형식) 데이터프레임의 결과를 Excel 파일로 저장하는 경우입니다. import pandas as pd # 샘플 데이터프레.. 2023. 9. 26.
pandas dataframe 데이터 변환 및 필터링 자동화 판다스 라이브러리를 사용하여 데이터 변환 및 필터링을 자동화하는 다양한 케이스에 대한 예시 코드와 함께 설명하겠습니다. Case 1: 데이터 변환 자동화 판다스를 사용하여 데이터 변환을 자동화하려면 apply() 함수를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터프레임의 특정 열에 대해 함수를 적용하는 경우입니다. import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 data = {'급여': [50000, 60000, 75000, 90000], '세율': [0.1, 0.15, 0.2, 0.25]} df = pd.DataFrame(data) # '급여' 열에 세금을 적용하여 '실급여' 열 추가 df['실급여'] = df['급여'].apply(lambda x: x - x * df['세율']) # 결과 .. 2023. 9. 25.
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