반응형 Python/Pandas348 pandas.read_sql로 SQL 쿼리 결과 읽기 pandas.read_sql: SQL 쿼리 결과를 손쉽게 읽어보자!데이터 과학과 분석의 세계에서 Pandas 라이브러리는 막대한 양의 데이터를 처리하는 데 필수적인 도구입니다. 그 중에서도 pandas.read_sql 함수는 SQL 데이터베이스에서 직접 데이터를 읽어오는 혁신적인 방법을 제공합니다. 이 포스팅에서는 pandas.read_sql의 작동 방식과 함께 실용적인 예제를 소개하겠습니다.pandas.read_sql 함수 소개pandas.read_sql 함수는 SQL 쿼리를 실행하고 결과를 DataFrame 객체로 반환합니다. 이를 통해 SQL 데이터베이스에서 가져온 데이터를 손쉽게 분석하고 변형할 수 있습니다. 데이터 엔지니어링 작업을 더 효율적이고 쉬운 것으로 만들어 줄 믿음직한 도구입니다.함수 .. 2025. 6. 20. pandas.np.random으로 난수 생성하기 pandas.np.random: 난수 생성의 매력에 빠지다!파이썬의 Pandas 라이브러리는 데이터 분석과 조작에서 많은 사랑을 받습니다. 하지만, 알고 계셨나요? pandas.np.random 모듈을 통해 난수를 생성하여 데이터 분석의 한계를 확장할 수 있다는 사실을요? 이 포스팅에서는 난수 생성의 기초와 함께 실제 활용 예제를 소개합니다. 준비되셨나요? 그럼 시작해 보겠습니다!pandas.np.random 소개pandas.np.random은 파이썬의 numpy.random 모듈을 기반으로 한 난수 생성기로, 다양한 확률 분포에서 난수를 생성할 수 있는 기능을 제공합니다. 데이터 분석이나 시뮬레이션에서 불확실성이나 무작위성을 표현하는 데 매우 유용한 도구입니다.주요 기능rand: 균일 분포를 따르는 난.. 2025. 6. 20. pandas KeyError: Empty Key 오류 해결하기 소개파이썬의 pandas 라이브러리를 활용할 때, 때때로 'KeyError: Empty Key' 라는 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 주로 데이터를 특정 키로 접근하려 할 때, 그 키가 존재하지 않거나 비어 있을 때 발생합니다. 이 블로그 포스트에서는 이 오류의 원인과 해결 방안에 대해 살펴보도록 하겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저 'KeyError: Empty Key' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 확인해 보겠습니다.import pandas as pd# 데이터프레임 생성data = {'이름': ['홍길동', '김철수', '이영희'], '나이': [30, 25, 22]}df = pd.DataFrame(data)# 존재하지 않는 키로 데이터 접근 시도print(df['']) # 비어 .. 2025. 6. 19. pandas IndexError: list index out of range 오류 해결하기 소개파이썬의 pandas 라이브러리를 사용할 때 'IndexError: list index out of range'라는 오류가 발생하는 경우가 있습니다. 이 오류는 주로 리스트의 인덱스 범위를 초과하여 접근하려 할 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 문제의 원인과 해결 방법에 대해 깊이 있게 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'IndexError: list index out of range' 에러가 발생할 만한 간단한 예시 코드를 보겠습니다.import pandas as pd# 데이터 생성data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}# DataFrame 생성df = pd.DataFrame(data)# 잘못된 인덱스로 접근print(df.iloc[5]) .. 2025. 6. 19. pandas.Timestamp로 타임스탬프 생성하기 Pandas Timestamp: 데이터 분석에서의 타임스탬프 생성하기파이썬의 데이터 분석 라이브러리인 Pandas는 시간 및 날짜 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는 데 강력한 도구를 제공합니다. 그 중 pandas.Timestamp 모듈을 사용하면 손쉽게 타임스탬프를 생성하고 이를 통해 날짜 및 시간 데이터를 조작할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 pandas.Timestamp의 사용법과 예제를 살펴보겠습니다.Pandas Timestamp 소개pandas.Timestamp는 특정 날짜와 시간을 나타내는 Pandas 객체입니다. 이 객체는 다양한 날짜와 시간 서식을 지원하며, 날짜 및 시간에 관련된 계산을 쉽게 수행할 수 있도록 해줍니다.클래스 시그니처pandas.Timestamp(data, freq=.. 2025. 6. 19. pandas.TimeGrouper로 시간 기반 데이터 집계하기 pandas.TimeGrouper: 시간 기반 데이터 집계의 멋진 도구데이터를 다룰 때 가장 중요한 것 중 하나는 시간을 정리하고 이해하는 것입니다. pandas 라이브러리에서는 TimeGrouper를 통해 시간 기반의 데이터를 집계할 수 있는 뛰어난 기능을 제공합니다. 이 글에서는 TimeGrouper를 사용하여 시간 기반 데이터를 효과적으로 처리하는 방법을 알아보겠습니다.pandas.TimeGrouper 소개TimeGrouper는 주어진 시간 인덱스를 기준으로 데이터를 그룹화하고 집계할 수 있게 해주는 유용한 도구입니다. 특히 시계열 데이터에서 특정 주기(예: 일, 주, 월 등)로 데이터를 집계할 수 있어 데이터 분석에 매우 유용합니다.클래스 시그니처pandas.TimeGrouper(freq)매개변수.. 2025. 6. 19. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 58 다음 반응형