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Python/Pandas76

pandas df.to_excel() 함수 활용하기 df.to_excel() 함수는 Pandas 데이터프레임을 Excel 파일로 저장하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 데이터프레임을 엑셀 스프레드시트 파일로 내보낼 수 있습니다.메서드 구문:df.to_excel( excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', index=True, columns=None )주요 매개변수:excel_writer: Excel 파일의 경로 또는 파일 객체.sheet_name: 생성할 시트의 이름. 기본값은 'Sheet1'입니다.na_rep: 결측값 (NaN)를 표현하는 문자열.index: 인덱스를 엑셀 파일에 포함할지 여부를 설정. 기본값은 True입니다.columns: 저장할 열의 이름을 나타내는 리스트를 지정. 기본값은 None으로 모.. 2023. 11. 17.
pandas df.to_csv() 함수 활용하기 df.to_csv() 함수는 Pandas 데이터프레임을 CSV 파일로 저장하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 데이터프레임을 표 형식의 CSV 파일로 내보낼 수 있습니다.메서드 구문:df.to_csv( path_or_buf, sep=',', na_rep='', index=True, header=True, columns=None, mode='w', encoding=None )주요 매개변수:path_or_buf: CSV 파일의 경로 또는 파일 객체.sep: 열을 구분하는 문자 또는 문자열. 기본값은 쉼표(,)입니다.na_rep: 결측값 (NaN)를 표현하는 문자열.index: 인덱스를 CSV 파일에 포함할지 여부를 설정. 기본값은 True입니다.header: 열 이름을 포함할지 여부를 설정. 기본값은 T.. 2023. 11. 16.
pandas pd.read_sql() 함수 활용하기 pd.read_sql() 함수는 Pandas 라이브러리에서 제공하는 함수 중 하나로, SQL 데이터베이스에서 데이터를 불러와 데이터프레임으로 변환하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 SQL 데이터베이스의 테이블에서 데이터를 선택하여 데이터프레임으로 가져올 수 있습니다. 함수 구문: pd.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None) 주요 매개변수: sql: SQL 쿼리를 나타내는 문자열. con: 데이터베이스 연결을 나타내는 SQLAlchemy 엔진 또는 데이터베이스 연결 문자열. index_col: 인덱스로 사용할 열 번호 또는 열 이름을 지.. 2023. 11. 15.
pandas pd.read_excel() 함수 활용하기 pd.read_excel() 함수는 Pandas 라이브러리에서 제공하는 함수 중 하나로, Excel 파일을 불러와 데이터프레임으로 변환하는 데 사용됩니다. 이 함수는 데이터를 행과 열로 구성된 표 형식으로 읽어와서 데이터프레임으로 저장합니다. 함수 구문: pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, dtype=None, engine=None) 주요 매개변수: io: Excel 파일의 경로, URL 또는 파일 객체를 나타내는 문자열 또는 파일 객체. sheet_name: 불러올 시트의 이름 또는 인덱스. 기본값은 첫 번째 시트(0)입니다. header: 열 이름을 지정하는 행 번호 (0부터 시작) 또는.. 2023. 11. 14.
pandas pd.read_csv() 함수 활용하기 pd.read_csv() 함수는 Pandas 라이브러리에서 제공하는 함수 중 하나로, CSV 파일을 불러와 데이터프레임으로 변환하는 데 사용됩니다. 이 함수는 데이터를 행과 열로 구성된 표 형식으로 읽어와서 데이터프레임으로 저장합니다. 함수 구문: pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, dtype=None, encoding='utf-8') 주요 매개변수: filepath_or_buffer: CSV 파일 경로 또는 URL을 나타내는 문자열. sep 또는 delimiter: 열을 구분하는 문자 또는 정규 표현식 패턴. 기본값은 쉼표(,)입니다... 2023. 11. 13.
pandas dataframe Non-Unique Index 오류 해결하기 "Non-Unique Index Error"는 Pandas 데이터프레임에서 인덱스가 중복되는 경우에 발생할 수 있는 오류입니다. 기본적으로 데이터프레임의 인덱스는 고유(unique)해야 하지만, 중복된 인덱스가 있는 경우 이 오류가 발생합니다. 다음은 "Non-Unique Index Error"가 발생할 수 있는 상황과 해결 방법을 설명하겠습니다. 상황: 중복된 인덱스가 있는 경우import pandas as pd # 중복된 인덱스가 있는 데이터프레임 data = {'A': [1, 2, 3, 4]} df = pd.DataFrame(data, index=[0, 1, 1, 2])이 경우, 인덱스 1이 두 번 중복되어 "Non-Unique Index Error"가 발생할 수 있습니다. 해결 방법 1: 중복된 .. 2023. 11. 10.
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