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Python/Pandas402

pandas AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'non_existing_method' 오류 해결하기 소개Pandas 라이브러리를 사용할 때, 'AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'non_existing_method''라는 오류를 마주할 수 있습니다. 이 오류는 존재하지 않는 메서드에 접근하려 할 때 발생합니다. 직관적이지 않은 오류로 인해 혼란스러울 수 있지만, 이 포스트에서는 발생 원인과 해결 방법을 안내하겠습니다.에러 발생 예시 코드우선, 이 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import pandas as pd# 데이터프레임 생성data = { '이름': ['홍길동', '이순신', '강감찬'], '나이': [23, 35, 45]}df = pd.DataFrame(data)# 존재하지 않는 메서드 호출df.no.. 2025. 3. 16.
pandas AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'missing_function' 오류 해결하기 소개파이썬에서 Pandas 라이브러리를 사용할 때 종종 마주치는 오류 중 하나가 바로 'AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'missing_function'' 입니다. 이 오류는 데이터프레임 객체에서 존재하지 않는 메서드에 접근하려 할 때 발생합니다. 이번 블로그에서는 이 에러의 원인과 해결 방법을 함께 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드우선, 'AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'missing_function'' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 보겠습니다.import pandas as pd# DataFrame 생성data = {'column1': [1, 2, 3], 'colum.. 2025. 3. 15.
pandas df.reset_index() 함수 활용하기 소개: Pandas는 데이터 조작을 위한 강력한 도구 중 하나로, 데이터프레임을 다루는데 많은 유용한 함수들을 제공합니다. 이 중에서도 reset_index() 함수는 데이터프레임의 인덱스를 조작하는데 유용한 기능을 제공합니다. 이 블로그 글에서는 reset_index() 함수의 활용 방법과 예시 코드를 소개하겠습니다. 1. reset_index() 함수란? reset_index() 함수는 데이터프레임의 인덱스를 다시 설정하는데 사용됩니다. 기존의 인덱스는 새로운 열로 이동하며, 기본적으로 정수형 인덱스로 리셋됩니다. 2. 사용 방법: DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='') level: 리.. 2023. 12. 21.
pandas df.set_index() 함수 활용하기 set_index() 함수는 Pandas DataFrame에서 특정 열을 인덱스로 설정하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 DataFrame의 기존 인덱스가 지정한 열로 대체됩니다. 여기에는 set_index() 함수에 대한 간단한 설명과 예시 코드가 있습니다. set_index() 함수 설명: DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) keys: 새로운 인덱스로 사용할 열(들)의 이름이나 열의 리스트입니다. drop: 기존의 인덱스 열을 DataFrame에서 삭제할지 여부를 나타내는 불리언 값입니다. 기본값은 True이며, False로 설정하면 기존의 인덱스 열이 DataFrame에.. 2023. 12. 20.
pandas pd.merge() 함수 활용하기 pd.merge() 함수는 Pandas에서 데이터프레임을 병합 또는 조인하는 데 사용되며, SQL 스타일의 조인 작업을 지원합니다. 이 함수를 사용하면 공통 열을 기반으로 데이터프레임을 병합할 수 있으며, 여러 가지 조인 유형을 지원합니다. 함수 구문: pd.merge( left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False ) 주요 매개변수: left, right: 병합할 데이터프레임. how: 조인 유형을 나타내는 문자열 ('inner', 'outer', 'left', 'right' 등). 기본값은 'inner'. on: 조인할 열(들)의 이름(공통 열의 경우 사용). left_.. 2023. 12. 19.
pandas pd.concat() 함수 활용하기 pd.concat() 함수는 Pandas에서 데이터프레임을 연결 또는 결합하는 데 사용되며, 주어진 축(행 또는 열)을 따라 데이터프레임을 연결할 수 있습니다. 이 함수는 데이터프레임을 수직 또는 수평으로 연결할 때 유용하며, 데이터를 조합하고 결합하는 데 활용됩니다. 함수 구문: pd.concat( objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False ) 주요 매개변수: objs: 연결할 데이터프레임(들)을 포함하는 리스트. axis: 연결 방향을 나타내는 축 (0은 수직, 1은 수평) (기본값은 0). join: 열 이름이 다른 경우 어떻게 연결할 것인지 ('outer' 또는 'inner') (기본값은 'outer'). ignore_index: 기존 인덱스를 유지할지 여.. 2023. 12. 18.
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