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Python/Pandas402

pandas.reset_index로 인덱스 초기화하기 Pandas reset_index: 데이터프레임 인덱스 초기화하기데이터 분석을 할 때, Pandas 라이브러리는 데이터프레임을 간편하게 다루는 데 큰 도움을 줍니다. reset_index 함수는 데이터프레임의 인덱스를 초기화하고 기본값으로 되돌리는 데 사용됩니다. 이 포스팅에서는 reset_index 함수의 사용법과 다양한 예제를 소개합니다.reset_index 함수 소개reset_index 함수는 원래의 인덱스를 기본 숫자 인덱스로 재설정합니다. 이를 통해 데이터프레임의 인덱스를 많이 변경한 경우나 인덱스가 중복된 경우에 유용합니다. 기본적으로 원래 인덱스는 새로운 컬럼으로 추가됩니다.함수 시그니처DataFrame.reset_index(drop=False, inplace=False, level=None.. 2025. 5. 20.
pandas.read_html로 HTML 테이블 읽기 Pandas의 read_html 함수: 웹에서 HTML 테이블 읽어오기파이썬의 Pandas 라이브러리는 데이터 분석에 매우 유용한 도구입니다. 그중 read_html 함수는 웹 페이지에서 HTML 테이블을 간편하게 가져와 데이터프레임으로 변환하는 놀라운 기능을 제공합니다. 이 포스팅에서는 pandas.read_html 함수를 사용하여 HTML 테이블을 읽어오는 방법과 그 예제를 소개합니다.pandas.read_html 함수 소개pandas.read_html 함수는 지정된 URL 또는 HTML 문자열 내의 모든 테이블을 자동으로 감지하고 데이터프레임으로 변환합니다. 이 기능은 웹 스크래핑과 데이터 수집을 쉽게 만들어주어, 시간을 절약하고 효율적인 데이터 처리를 가능하게 합니다.함수 시그니처pandas.re.. 2025. 5. 20.
pandas ValueError: cannot mask array with array containing NA / NaN values 오류 해결하기 소개파이썬의 Pandas 라이브러리를 사용할 때, 'ValueError: cannot mask array with array containing NA / NaN values' 오류가 발생하는 경우가 있습니다. 이 오류는 주로 NaN(결측값)이 포함된 배열로 마스킹(masking) 작업을 시도할 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이러한 에러의 발생 원인과 그 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: cannot mask array with array containing NA / NaN values' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.import pandas as pdimport numpy as np# 데이터프레임 생성data = {'A': [1.. 2025. 5. 19.
pandas ValueError: cannot insert column_name, already exists 오류 해결하기 소개Pandas를 사용할 때 종종 마주치는 문제 중 하나는 'ValueError: cannot insert column_name, already exists' 오류입니다. 이는 데이터프레임에 이미 존재하는 열 이름으로 새 열을 추가하려고 할 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 왜 이 오류가 발생하는지, 그리고 그것을 해결하는 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드우선, 이 오류가 발생할 법한 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import pandas as pd# 데이터프레임 생성df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})# 이미 존재하는 'B' 열에 추가하려고 시도df['B'] = [7, 8, 9] # 이 코드에서 오류 발생print(df)에러 .. 2025. 5. 19.
pandas.read_excel로 엑셀 파일 읽기 Pandas read_excel 함수: 엑셀 파일을 쉽게 읽어들이기파이썬의 Pandas 라이브러리는 데이터를 처리하고 분석하는 데 매우 유용한 도구입니다. 특히, pandas.read_excel 함수는 Excel 파일을 손쉽게 읽어 들일 수 있는 기능을 제공합니다. 이 포스팅에서는 read_excel 함수의 사용법과 실용적인 예제를 소개합니다.pandas.read_excel 함수 소개pandas.read_excel 함수는 주어진 Excel 파일을 읽어 DataFrame 형식으로 변환합니다. 이 기능은 Excel 파일에서 데이터를 추출하여 데이터 분석 작업에 활용하고자 할 때 특히 유용합니다.함수 시그니처pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None,.. 2025. 5. 19.
pandas.read_csv로 CSV 파일 읽기 pandas.read_csv: CSV 파일을 읽는 가장 간편한 방법파이썬의 강력한 데이터 처리 라이브러리인 Pandas는 일반적으로 데이터 분석 및 조작에 사용됩니다. 그 중에서도 pandas.read_csv 함수는 CSV(Comma-Separated Values) 형식의 파일을 간편하게 읽고 데이터 프레임으로 변환하는 데 탁월합니다. 이번 포스팅에서는 pandas.read_csv 함수의 사용법을 소개하고, 다양한 예제를 통해 그 활용법을 알아보겠습니다.pandas.read_csv 함수 소개pandas.read_csv 함수는 CSV 파일을 읽어 데이터 프레임을 생성합니다. 이는 데이터를 손쉽게 조작, 분석, 시각화할 수 있도록 돕는 역할을 합니다. 이 함수는 다양한 인자를 통해 CSV 파일의 포맷에 맞춰.. 2025. 5. 19.
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