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Python/Pandas402

pandas.style로 데이터프레임에 스타일 적용하기 Pandas 스타일링: 데이터프레임에 매력적인 스타일 적용하기데이터를 시각화하는 것은 단순한 수치 정보를 넘어서, 의미를 전달하는 훌륭한 방법입니다. 파이썬의 Pandas 라이브러리를 활용하면 데이터프레임에 다양한 스타일을 적용하여 사용자 친화적인 보고서를 생성할 수 있습니다. 오늘은 pandas.style 모듈을 사용해 데이터프레임의 스타일을 적용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.Pandas 스타일링 소개pandas.style는 데이터프레임을 좀 더 매력적이고 직관적으로 표현할 수 있는 강력한 도구입니다. 이를 통해 색상, 폰트, 배경 등을 커스터마이즈하여 데이터 시각화를 향상시킬 수 있습니다.스타일링 기본 사용법DataFrame.style스타일링 가능한 속성들background_gradient: 색상 .. 2025. 6. 1.
pandas.str로 문자열 처리하기 Pandas의 str 접근자를 이용한 문자열 처리 방법파이썬의 Pandas 라이브러리에서 문자열 데이터는 종종 취급하기 까다로운 문제입니다. 하지만 pandas.Series.str 접근자는 여러분이 문자열을 손쉽게 처리할 수 있도록 도와줍니다. 본 포스팅에서는 pandas.str의 다양한 기능과 사용 방법을 살펴보겠습니다.pandas.Series.str 소개pandas.Series.str 접근자는 시리즈의 모든 문자열에 대해 고속 문자열 연산을 가능하게 해주는 메서드를 제공합니다. 이 기능을 통해 문자열의 검색, split, replace 등 다양한 조작을 간편하게 수행할 수 있습니다.주요 기능lower(): 문자열을 소문자로 변환합니다.upper(): 문자열을 대문자로 변환합니다.contains(sub.. 2025. 6. 1.
Pandas ValueError: Cannot set a DataFrame with a 1-dimensional index 오류 해결하기 소개Pandas에서 'ValueError: Cannot set a DataFrame with a 1-dimensional index' 에러는 데이터를 DataFrame에 삽입하려 할 때 종종 발생합니다. 이 오류는 주로 1차원 인덱스를 가진 데이터를 2차원 DataFrame에 넣으려고 할 때 발생하게 됩니다. 이번 포스트에서는 이 에러의 발생 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Cannot set a DataFrame with a 1-dimensional index' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import pandas as pd# DataFrame 생성df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4.. 2025. 5. 31.
Pandas ValueError: Cannot reshape array of size 0 오류 해결하기 소개파이썬의 Pandas 라이브러리를 사용할 때 `ValueError: Cannot reshape array of size 0` 오류는 종종 발생할 수 있는 문제입니다. 이 오류는 배열의 크기가 0일 때, 즉 데이터가 비었을 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Cannot reshape array of size 0' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import pandas as pdimport numpy as np# 빈 데이터프레임 생성df = pd.DataFrame()# 데이터프레임을 변형하려고 시도reshaped = df.values.reshape(2, 2)print(resha.. 2025. 5. 31.
pandas.stack으로 데이터프레임 형태 변환하기 pandas.stack: 데이터프레임의 형태 변환 마스터하기데이터를 다루는 일은 많은 사람들에게 익숙하지만, pandas 라이브러리는 그 과정을 더욱 특별하게 만들어줍니다. 그 중에서도 pandas.stack 함수는 데이터프레임의 형태를 변환하는 데 매우 유용한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 pandas.stack의 사용법과 함께 흥미로운 예제를 통해 생생하게 설명하겠습니다.pandas.stack 함수 소개pandas.stack 함수는 데이터프레임의 열을 스택 형태로 변환하여 인덱스를 재구성합니다. 이는 데이터를 더 쉽게 분석하고 조작할 수 있도록 도와줍니다. 특히 여러 여러 차원을 가진 데이터를 한데 모을 때 유용합니다.함수 시그니처DataFrame.stack(level=-1, dropna=True)매.. 2025. 5. 31.
pandas.shift로 데이터를 시프트하기 Pandas shift: 데이터의 이동을 쉽게 처리하기파이썬의 Pandas 라이브러리는 데이터 분석과 처리에 있어서 필수적인 도구로 자리 잡았습니다. 그중에서도 shift 함수는 데이터프레임이나 시리즈의 값을 쉽게 이동시킬 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 pandas.shift의 사용법과 다양한 예제를 소개하겠습니다.Pandas shift 함수 소개shift 함수는 시계열 데이터나 일련의 수치 데이터를 다룰 때 유용하게 사용할 수 있습니다. 특정 값(main field)을 인덱스 기준으로 n만큼 이동시키고 싶을 때 이 함수를 사용하면, 데이터 변화의 흐름을 쉽게 파악할 수 있습니다.함수 시그니처DataFrame.shift(periods=1, freq=None, axis=0)매개변수:.. 2025. 5. 31.
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