본문 바로가기
반응형

Python/Pandas402

Pandas AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'some_column' 오류 해결하기 소개파이썬의 Pandas 라이브러리는 데이터 조작에 매우 유용한 도구입니다. 그러나 개발 중에 'AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'some_column''라는 오류에 직면하는 경우가 종종 발생합니다. 이 오류는 주로 잘못된 속성 접근으로 인해 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 여러 가지 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 이 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.import pandas as pd# 데이터프레임 생성data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}df = pd.DataFrame(data)# 존재하지 않는 컬럼에.. 2025. 5. 21.
Pandas AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'loc' 오류 해결하기 소개파이썬에서 Pandas를 사용할 때 '''AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'loc' 오류'는 꽤 흔히 발생하는 문제입니다. 이 오류는 일반적으로 DataFrame 객체를 적절히 생성하지 않거나, 다른 데이터 구조를 사용하려 할 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 에러의 발생 원인과 해결 방법에 대해 다뤄보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, '''AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'loc' 오류'가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import pandas as pd# DataFrame 객체 생성data = {'이름': ['Alice', 'Bob'], '나이': .. 2025. 5. 21.
pandas.set_index로 인덱스 설정하기 Pandas set_index: 데이터프레임 인덱스 설정하기데이터 분석의 강력한 도구인 Pandas에서는 데이터프레임에 인덱스를 설정하여 보다 직관적으로 데이터를 다룰 수 있습니다. set_index 메소드는 데이터프레임의 특정 열을 인덱스로 지정하여 데이터를 보다 체계적으로 정리할 수 있게 해줍니다. 이 포스팅에서는 set_index 메소드의 사용법과 함께 몇 가지 예제를 탐구해 보겠습니다.set_index 메소드 소개set_index 메소드는 데이터프레임에서 지정한 열을 인덱스로 설정하는 데 사용됩니다. 이를 통해 데이터에 대한 빠른 접근성과 유연한 조작이 가능해집니다. 인덱스를 설정함으로써 데이터 분석에서 기초적인 단계인 데이터의 구조와 흐름을 더 잘 이해할 수 있게 됩니다.함수 시그니처DataFr.. 2025. 5. 21.
pandas.sample로 데이터 샘플링하기 Pandas의 sample() 함수: 데이터 샘플링의 힘을 활용하기데이터 과학의 세계에서 Pandas 라이브러리는 데이터를 다루는 데 있어 없어서는 안 될 툴입니다. 그 중 sample() 함수는 데이터셋에서 무작위 샘플을 추출하는 데 유용하게 사용됩니다. 이 포스팅에서는 sample() 함수를 어떻게 활용하여 귀중한 인사이트를 얻을 수 있는지 알아보겠습니다.sample() 함수 소개sample() 함수는 데이터프레임의 임의의 행을 선택하여 데이터의 다양한 면을 탐색하는 데 도움을 줍니다. 무작위 샘플링을 통해 데이터의 대표성을 확보하고, 나아가 모델의 일반화 능력을 향상시키는 효과를 기대할 수 있습니다.함수 시그니처DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False.. 2025. 5. 21.
pandas ValueError: too many values to unpack 오류 해결하기 소개Pandas를 사용하다가 'ValueError: too many values to unpack' 오류가 발생하는 경우는 자주 발생하는 문제입니다. 이 오류는 unpacking 과정에서 제공되는 값의 수가 예상보다 많을 때 발생합니다. 이 블로그 게시물에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: too many values to unpack' 에러가 발생할 가능성이 있는 간단한 코드를 살펴보겠습니다.import pandas as pd# 더미 데이터프레임 생성data = {'A': [1, 2], 'B': [3, 4], 'C': [5, 6]}df = pd.DataFrame(data)# unpacking 시도x, y = df.itertuples(ind.. 2025. 5. 20.
pandas ValueError: cannot reshape array of size 오류 해결하기 소개Pandas의 데이터를 다룰 때 가끔 'ValueError: cannot reshape array of size'라는 에러를 만날 수 있습니다. 이는 주로 데이터의 모양을 변경하려 할 때 원본 데이터의 크기와 변화하려는 형태의 크기가 서로 일치하지 않기 때문에 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류가 발생하는 원인과 그 해결 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저 'ValueError: cannot reshape array of size' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import pandas as pdimport numpy as np# 5개의 무작위 수 생성data = np.random.rand(5)# 5개의 요소를 가진 DataFrame을 3x2로.. 2025. 5. 20.
반응형

티스토리툴바