반응형 Python/Pandas76 pandas dataframe 데이터 필터링과 선택 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 필터링하고 선택하는 방법을 다양한 케이스로 예시 코드와 함께 설명하겠습니다. Case 1: 조건을 사용하여 데이터 필터링하기 여러 행 중에서 특정 조건을 충족하는 행만 선택하는 경우입니다. import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 data = {'이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], '나이': [25, 30, 35, 28]} df = pd.DataFrame(data) # 나이가 30 이상인 행만 선택 filtered_df = df[df['나이'] >= 30] # 결과 확인 print(filtered_df) Case 2: 여러 조건을 조합하여 데이터 필터링하기 여러 조건을 조합하여 특정 행을 선택하는 경.. 2023. 9. 18. 파이썬 pandas SQL 데이터 저장하기와 불러오기 Pandas를 사용하여 SQL 데이터베이스에 데이터를 저장하고 불러오는 방법에 대한 예시 코드와 함께 설명하겠습니다. 이를 위해 SQLite 데이터베이스를 사용하는 예시를 제공하겠습니다. 1. SQL 데이터베이스에 데이터 저장하기 데이터프레임을 SQL 데이터베이스에 저장하기: 데이터프레임을 SQL 데이터베이스에 저장하려면 'to_sql' 메서드를 사용합니다. 아래는 이를 수행하는 예시 코드입니다. import pandas as pd import sqlite3 # 샘플 데이터프레임 생성 data = {'이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], '나이': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) # SQLite 데이터베이스 연결 conn = sqlite3.con.. 2023. 9. 17. pandas 라이브러리 소개 및 데이터 불러오기 1. Pandas 라이브러리 소개 판다스(Pandas)는 파이썬 데이터 분석 및 조작을 위한 강력한 오픈 소스 라이브러리입니다. 판다스는 주로 두 가지 자료 구조를 제공합니다 Series: 1차원 데이터 배열로, 인덱스가 있는 배열입니다. 각 데이터 요소는 레이블링된 인덱스를 가집니다. DataFrame: 2차원 테이블 형태의 데이터 구조로, 행과 열이 있는 표 형태의 데이터를 다룹니다. 이 테이블은 여러 데이터 타입을 포함할 수 있습니다. Pandas는 데이터 불러오기, 필터링, 그룹화, 집계, 시각화 등 다양한 데이터 처리와 분석 작업을 지원합니다. 2. CSV 파일 저장 및 불러오기 CSV 파일 저장하기: import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 data = {'이름': ['A.. 2023. 9. 16. 파이썬 독학 커리큘럼 - Pandas 파이썬을 이용하여 업무 자동화를 할 때, pandas는 데이터 처리와 분석에 매우 유용한 라이브러리입니다. 이를 통해 데이터를 불러오고 조작하며 다양한 형태로 변환하고 분석할 수 있습니다. pandas의 주요 장점 데이터 조작 용이성: pandas는 데이터프레임이라는 표 형태로 데이터를 관리하기 때문에 데이터를 쉽게 조작하고 변환할 수 있습니다. 다양한 데이터 형식 지원: pandas는 CSV, Excel, SQL 데이터베이스 등 다양한 형식의 데이터를 처리할 수 있어 업무에서 다루는 데이터를 효율적으로 다룰 수 있습니다. 강력한 데이터 처리 기능: 데이터 필터링, 그룹화, 집계, 결측치 처리 등 다양한 데이터 처리 기능을 제공하여 데이터 분석 작업을 더욱 용이하게 합니다. 파이썬과 pandas를 활용한.. 2023. 8. 22. 이전 1 ··· 10 11 12 13 다음 반응형