반응형 Python/Pandas402 pandas ValueError: Wrong number of items passed 오류 해결하기 소개Pandas 라이브러리를 사용할 때 'ValueError: Wrong number of items passed'라는 에러는 데이터프레임이나 시리즈를 생성하거나 수정하는 과정에서 자주 발생합니다. 이 오류는 전달하려는 데이터의 길이와 기대되는 길이가 일치하지 않을 때 발생합니다. 본 블로그 포스트에서는 이 에러의 원인과 해결 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Wrong number of items passed' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import pandas as pd# 데이터프레임 생성data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5]} # 길이가 다른 리스트 두 개df = pd.DataFrame(data)print.. 2025. 5. 18. pandas ValueError: No objects to concatenate 오류 해결하기 소개Pandas에서 'ValueError: No objects to concatenate' 오류는 데이터 프레임을 결합(또는 연결)하려고 할 때, 연결할 객체가 없거나 비어 있을 때 발생하는 일반적인 오류입니다. 이 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: No objects to concatenate' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import pandas as pd# 빈 데이터프레임 생성df1 = pd.DataFrame()# 다른 빈 데이터프레임 생성df2 = pd.DataFrame()# 데이터 프레임 합치기 시도result = pd.concat([df1, df2])print(result)에러.. 2025. 5. 18. pandas.read_으로 JSON 파일 읽기 pandas.read_json 함수: JSON 파일 쉽게 읽어오기데이터 분석의 세계에 오신 것을 환영합니다! 파이썬의 Pandas 라이브러리는 데이터를 다루는 데 있어 매우 유용한 도구입니다. 그중에서도 pandas.read_json 함수는 JSON 형식으로 저장된 데이터를 간편하게 판다스 데이터프레임으로 불러오는 기능을 제공합니다. 이번 포스트에서는 read_json의 사용법으로 데이터를 더욱 효율적으로 다루는 방법을 소개하며, 직접 해보실 수 있는 예제도 함께 제공합니다.pandas.read_json 함수 소개pandas.read_json 함수는 JSON 파일 또는 JSON 문자열에서 데이터를 읽어와서 판다스 데이터프레임으로 변환합니다. 이렇게 변환된 데이터프레임은 이해하기 쉽고 강력한 데이터 분석 .. 2025. 5. 18. pandas.qcut으로 분위수 기반 구간 분할하기 Pandas qcut: 분위수를 이용한 구간 분할의 힘우리가 데이터 분석을 하다 보면, 데이터를 더 효과적으로 이해하고 해석하기 위해서 구간으로 나누는 작업이 필요합니다. Pandas의 qcut 함수는 이 작업을 아름답게 수행해주는 도구입니다. 이 포스팅에서는 pandas.qcut을 사용하여 데이터를 분위수 기반으로 어떻게 분할하는지 알아보겠습니다.qcut 함수 소개pandas.qcut 함수는 주어진 데이터를 지정된 수의 분위수에 따라 나누는 기능을 제공합니다. 이를 통해 각 구간에 속하는 데이터 포인트의 개수를 동일하게 맞춰줍니다.함수 시그니처pandas.qcut(x, q, labels=False, retbins=False, precision=3, duplicates='raise', include_lo.. 2025. 5. 18. pandas ValueError: Length of passed values is not equal to length of index 오류 해결하기 소개pandas를 사용하다 보면 'ValueError: Length of passed values is not equal to length of index'라는 오류에 직면할 수 있습니다. 이 오류는 데이터 프레임에 주어진 값의 길이가 인덱스의 길이와 같지 않을 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 문제의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드이제 이 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import pandas as pd# 빈 데이터프레임 생성df = pd.DataFrame(index=[0, 1, 2])# 길이가 다른 값을 추가하려고 시도df['A'] = [1, 2] # 이 코드에서 오류 발생print(df)에러 해결 방법1. 값의 길이를 인덱스에 맞게 조정.. 2025. 5. 17. pandas ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype 오류 해결하기 소개파이썬의 Pandas 라이브러리를 사용할 때, 'ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype'라는 오류가 발생하는 경우가 종종 있습니다. 이 오류는 데이터프레임에 NaN 또는 무한대 값이 포함되어 있을 때 주로 발생합니다. 또한, 데이터 형식이 너무 커서 처리할 수 없을 때도 발생할 수 있습니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 이 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import pandas as pdimport numpy as np# 데이터프레임 생성data = {'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [.. 2025. 5. 17. 이전 1 ··· 31 32 33 34 35 36 37 ··· 67 다음 반응형