본문 바로가기
반응형

Python/Pandas402

pandas.factorize로 레이블 인코딩하기 pandas.factorize로 레이블 인코딩하기: 데이터 전처리의 첫걸음!데이터 분석의 세계에서 pandas 라이브러리는 강력하고 유용한 도구로 자리 잡고 있습니다. pandas.factorize 함수는 신속하게 범주형 데이터를 정수로 변환하는 데 사용되는 레이블 인코딩 방법 중 하나입니다. 이 글에서는 factorize의 사용법과 함께 다양한 예제를 살펴보겠습니다.pandas.factorize 함수 소개pandas.factorize 함수는 주어진 배열에서 고유한 값을 찾고, 이를 정수로 인코딩합니다. 이 방법은 머신러닝 모델을 훈련시키기 전에 범주형 데이터를 숫자 형태로 변환할 때 매우 유용합니다. 각 고유한 값은 인덱스를 통해 정수로 매핑됩니다.함수 시그니처pandas.factorize(values.. 2025. 6. 4.
pandas.dropna로 결측치 삭제하기 Pandas dropna 함수: 결측치를 쉽고 빠르게 삭제하기데이터 분석에서 가장 큰 도전 중 하나는 결측치입니다. 불완전한 데이터는 분석 결과에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문에 주의가 필요합니다. Pandas 라이브러리의 dropna 함수는 이러한 결측치를 쉽게 제거할 수 있는 강력한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 dropna 함수의 사용법을 간단한 코드 예제와 함께 소개하겠습니다.pandas.dropna 함수 소개dropna 함수는 DataFrame이나 Series에서 결측치가 포함된 행 또는 열을 삭제하는 데 사용됩니다. 이 함수 덕분에 데이터가 더욱 깔끔해지고, 분석의 신뢰성을 높일 수 있습니다.함수 시그니처DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, s.. 2025. 6. 4.
pandas FutureWarning: Indexing with a list of boolean values may not be supported 오류 해결하기 소개파이썬의 Pandas 라이브러리를 사용할 때, 'FutureWarning: Indexing with a list of boolean values may not be supported'와 같은 경고 메시지가 발생할 수 있습니다. 이는 주로 불리언 배열을 사용해 DataFrame을 인덱싱할 때 발생하는 경고입니다. 이 블로그 글에서는 이 경고의 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'FutureWarning'이 발생할 만한 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.import pandas as pd# 주어진 데이터로 DataFrame 생성data = { 'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [True, False, True, False]}df = pd.DataFrame(dat.. 2025. 6. 3.
pandas AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'column_name' 오류 해결하기 소개Pandas 라이브러리를 사용할 때 가끔 겪게 되는 'AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'column_name'' 에러는 흔히 발생할 수 있습니다. 이 오류는 일반적으로 데이터프레임이나 특정 열이 None인 경우에 나타납니다. 오늘은 이 에러의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드우선, 'AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'column_name'' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import pandas as pd# 데이터프레임 생성data = {'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]}df = pd.Dat.. 2025. 6. 3.
pandas.diff로 차분 계산하기 Pandas diff 함수: 데이터프레임에서의 차분 계산하기파이썬의 Pandas 라이브러리는 데이터 분석과 처리를 위한 필수 도구입니다. 그 중 diff() 함수는 시계열 데이터에서 이전 값과의 차이를 계산하는 데 도움이 됩니다. 본 포스팅에서는 pandas.diff 함수를 이용하여 데이터 간의 차분을 계산하는 방법을 탐구해 보겠습니다.pandas.diff 함수 소개pandas.diff 함수는 주어진 데이터프레임이나 시리즈의 각 요소와 그 이전 요소의 차이를 계산합니다. 이 함수는 시간에 따른 변화 추세를 파악하거나 데이터의 변동성을 이해하는 데 유용합니다.함수 시그니처DataFrame.diff(periods=1)매개변수:periods: 차분을 계산할 기간의 수입니다. 기본값은 1로, 이전 값과 비교합니.. 2025. 6. 3.
pandas.unstack으로 데이터프레임 원래 형태로 되돌리기 Pandas unstack: 데이터프레임의 원래 형태로 되돌리기Pandas는 데이터 분석에 매우 유용한 라이브러리로, 특히 데이터프레임을 다룰 때 높은 편리함과 효율성을 제공합니다. 그중에서 unstack() 메소드는 다차원 데이터에서 특정 인덱스를 피벗하여 새로운 형식으로 데이터를 재구성하는 데 사용됩니다. 이 포스팅에서는 unstack() 함수의 기능과 사용 방법에 대해 살펴보겠습니다.unstack() 함수 소개unstack() 메소드는 데이터프레임의 특정 인덱스를 열로 변환하여 더 넓은 형태로 바꿉니다. 이 과정에서, 데이터가 보다 직관적이고 분석하기 쉽게 구조화되며, 다양한 시각화 및 통계를 위한 준비가 됩니다.함수 시그니처DataFrame.unstack(level=-1)매개변수:level: 데이.. 2025. 6. 3.
반응형

티스토리툴바