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Python/Pandas402

pandas.notna로 결측치 아닌 필터링하기 Pandas의 notna 함수: 결측치 아닌 데이터 필터링하기데이터 분석과 머신러닝에서 결측치는 종종 우리가 직면하는 큰 장애물입니다. 하지만, Pandas의 notna 함수는 우리를 구원해 주는 다정한 친구입니다! 이 함수는 DataFrame이나 Series에서 결측치가 아닌 값들만 필터링할 수 있게 도와줍니다. 살펴보도록 합시다!pandas.notna 함수 소개pandas.notna 함수는 지정된 데이터에서 결측치가 아닌 값을 확인하여 부울 마스크를 생성합니다. 이를 통해 사용자는 결측치가 아닌 데이터를 쉽게 선택할 수 있습니다.함수 시그니처pandas.notna(obj)매개변수:obj: 결측치를 검증할 DataFrame 또는 Series 객체입니다.반환 값:결측치가 아닌 요소에 대한 True 또는 .. 2025. 6. 11.
pandas.merge_join으로 조인 처리하기 Pandas merge_join: 데이터 프레임을 조인으로 결합하기파이썬의 Pandas 라이브러리는 데이터 분석과 처리를 위한 강력한 도구입니다. 그 중 merge_join 기능은 서로 다른 데이터 프레임을 조인하여 하나의 통합된 데이터 세트를 만드는 데 사용됩니다. 이 포스팅에서는 pandas.merge_join을 통해 조인 처리하는 방법과 그에 대한 예제를 소개합니다.Pandas merge_join 소개merge_join은 두 데이터 프레임을 지정된 열을 기준으로 결합하여 새로운 데이터 프레임을 생성하는 방법입니다. 이는 데이터 간의 관계를 쉽게 표현하고, 새로운 인사이트를 도출하는 데 큰 도움이 됩니다.함수 시그니처pandas.DataFrame.merge(right, how='inner', on=N.. 2025. 6. 11.
pandas ValueError: Missing values in the DataFrame 오류 해결하기 소개Pandas를 사용하다 보면 'ValueError: Missing values in the DataFrame'라는 에러 메시지를 마주하게 될 때가 있습니다. 이 에러는 데이터프레임 내에 결측치가 존재할 때 발생하며, 데이터 처리 과정에서 여러 문제를 유발할 수 있습니다. 이 블로그 글에서는 이 에러의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Missing values in the DataFrame' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.import pandas as pd# 데이터프레임 생성 (결측치 포함)data = { 'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]}df = pd.DataFrame(data).. 2025. 6. 10.
pandas ValueError: Length of values does not match index 오류 해결하기 소개데이터 분산과 분석에서 가장 많이 사용되는 라이브러리인 Pandas를 사용할 때, 종종 'ValueError: Length of values does not match index'라는 오류를 마주할 수 있습니다. 이 오류는 DataFrame에 값을 할당할 때, 할당하는 값의 길이가 DataFrame의 인덱스 길이와 일치하지 않을 때 발생합니다. 이번 포스트에서는 이 오류의 원인과 다양한 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드아래는 'ValueError: Length of values does not match index' 오류가 발생할 만한 간단한 예시 코드입니다.import pandas as pd# 데이터프레임 생성df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3]})# 길이가 다.. 2025. 6. 10.
pandas.join으로 데이터프레임 결합하기 Pandas join: 데이터프레임 결합의 예술!파이썬의 데이터 분석 라이브러리인 Pandas는 데이터프레임을 손쉽게 조작할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 그 중에서도 pandas.join 함수는 두 개의 데이터프레임을 특정 키를 기반으로 결합하는 데 유용합니다. 이번 포스팅에서는 pandas.join의 사용법과 함께 생생한 예제를 통해 그 매력을 탐구해 보겠습니다.Pandas join 함수 소개pandas.join 함수는 기본적으로 두 데이터프레임을 인덱스를 기준으로 결합합니다. 이 함수는 데이터의 관계를 시각화하고 분석하는 데 큰 도움을 줍니다. 또한 다양한 조인 방식을 제공하여 필요한 형태의 결합을 쉽게 수행할 수 있습니다.함수 시그니처DataFrame.join(other, how='left'.. 2025. 6. 10.
pandas.isna로 결측치 확인하기 Pandas isna 함수: 결측치 확인하기데이터 분석에서 가장 먼저 마주치는 문제 중 하나는 결측치를 처리하는 것입니다. 파이썬의 Pandas 라이브러리는 결측치를 확인하고 관리하는 데 도움이 되는 여러 도구를 제공합니다. 그 중 pandas.isna() 함수는 아주 유용하게 사용되는 함수입니다. 이 포스팅에서는 pandas.isna() 함수의 효용 및 사용법에 대해 알아보겠습니다.pandas.isna 함수 소개pandas.isna() 함수는 주어진 데이터프레임이나 시리즈에서 결측치를 확인하는 데 사용됩니다. 이 함수는 결측치가 있는 경우 True를 반환하며, 그 외의 경우 False를 반환합니다. 이를 통해 데이터의 품질을 높이고 효율적인 분석을 수행할 수 있습니다.함수 시그니처pandas.isna(.. 2025. 6. 10.
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