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Python/Pandas402

pandas.merge_ordered로 정렬된 데이터 병합하기 pandas.merge_ordered: 정렬된 데이터 병합의 마법데이터의 정렬된 결과를 유지하며 다양한 데이터프레임을 결합할 수 있는 방법을 찾고 계신가요? pandas의 merge_ordered 기능이 바로 당신의 고민을 해결해줄 열쇠입니다. 이 포스트에서는 pandas.merge_ordered의 기능과 그 사용법을 익히고, 실전 예제를 통해 이해를 높이는 기회를 가져보겠습니다.pandas.merge_ordered 함수 소개pandas.merge_ordered는 두 개의 데이터프레임을 기준 열을 통해 병합하면서, 정렬된 결과를 유지합니다. 특히, 시간순 또는 특정 기준에 따라 정렬된 데이터셋을 다룰 때 유용합니다. 복잡한 데이터 분석을 매끄럽게 만들기 위해 이 기능을 놓치지 마세요!함수 시그니처pand.. 2025. 5. 29.
pandas.merge_asof으로 비슷한 값을 병합하기 Pandas merge_asof 함수: 비슷한 값을 병합하는 방법데이터 분석의 세계에서, 유사한 값을 병합하는 것은 종종 중요한 작업입니다. Pandas의 merge_asof 함수는 정렬된 시간 시퀀스나 배열에서 비슷한 행을 병합하는 강력한 방법입니다. 이 포스팅에서는 merge_asof 함수의 사용법과 실생활에서 어떻게 활용할 수 있는지를 소개하겠습니다.merge_asof 함수 소개merge_asof 함수는 두 데이터프레임을 '가장 가까운 값'을 기준으로 병합합니다. 이는 주로 시간에 따른 데이터나 정렬된 데이터셋에서 활용되며, 특정한 키 값이 아닌 시간 근접성을 기준으로 병합을 수행합니다.함수 시그니처pandas.merge_asof(left, right, on=None, by=None, left_by.. 2025. 5. 29.
Pandas ParserError: Quoting does not match 오류 해결하기 소개Pandas를 사용하여 CSV 파일을 읽을 때 종종 'ParserError: Quoting does not match' 오류에 직면할 수 있습니다. 이 오류는 CSV 파일 내의 따옴표가 일치하지 않거나 malformed된 경우에 발생하며, 데이터 분석에 큰 걸림돌이 될 수 있습니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류를 유발하는 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드이제, 'ParserError: Quoting does not match'가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import pandas as pd# CSV 파일 읽기data = pd.read_csv('malformed_quotes.csv')print(data)에러 해결 방법1. 올바른 quoting 매개변수.. 2025. 5. 28.
Pandas NullPointerException: Attempting to access None 오류 해결하기 소개Pandas를 사용하다 보면 'NullPointerException: Attempting to access None'라는 오류에 부딪히는 경우가 종종 발생합니다. 이 오류는 주로 None 값에 접근하려고 시도할 때 발생합니다. 특히 DataFrame이나 Series에서 특정 열이나 행에 접근 할 때, 값이 None 일 경우 매우 혼란스러울 수 있습니다. 이 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 자세히 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'NullPointerException: Attempting to access None' 오류가 발생할 만한 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import pandas as pd# 간단한 데이터프레임 생성data = {'A': [1, 2, None], 'B': .. 2025. 5. 28.
pandas.lag로 이전 값 가져오기 Pandas lag 함수: 이전 값 가져오기파이썬의 Pandas 라이브러리는 데이터 처리를 간편하게 도와줍니다. 그중 pandas.Series.shift 함수는 데이터의 이전 값을 가져오는 데 유용합니다. 이 포스팅에서는 pandas.shift를 활용하여 어떻게 이전 값들을 가져오는지 알아보겠습니다.pandas.shift 함수 소개pandas.Series.shift 함수는 데이터의 인덱스를 기준으로 지정한 수만큼 데이터 이동을 지원합니다. 주로 시계열 데이터에서 이전 값을 가져오는 데 사용되며, 데이터 분석에서 중요한 역할을 합니다.함수 시그니처Series.shift(periods=1, fill_value=None)매개변수:periods: 데이터를 이동할 기간의 수입니다. 기본값은 1입니다.fill_va.. 2025. 5. 28.
pandas.eval로 데이터프레임 연산하기 Pandas eval 함수: 데이터프레임 연산의 새로운 세계 열기데이터 분석의 혁신이란 엄청난 수의 데이터가 얽혀 있는 복잡한 연산을 해결하는 것입니다. Pandas, 강력한 데이터 분석 라이브러리에서 제공하는 eval 함수는 바로 그런 직관적인 계산을 가능하게 해줍니다. 이 포스팅에서는 데이터프레임 연산을 쉽고 빠르게 수행할 수 있는 pandas.eval 함수에 대해 소개하겠습니다.pandas.eval 함수란?pandas.eval 함수는 문자열 표현식을 사용하여 데이터프레임의 연산을 수행할 수 있게 도와줍니다. 예를 들어, 컬럼 간의 산술 연산이나 조건문을 통해 새로운 컬럼을 추가하는 것이 매우 간편해집니다. 이를 통해 복잡한 구문을 줄여 코드를 더욱 깔끔하게 유지할 수 있습니다.함수 시그니처panda.. 2025. 5. 28.
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