본문 바로가기
반응형

Python/Pandas348

pandas.DataFrame.fillna로 데이터프레임 결측값 처리 pandas.DataFrame.fillna: 데이터프레임의 결측값 처리하기데이터 분석을 진행하다 보면 결측값을 마주하는 경우가 많습니다. 데이터의 정확성을 높이기 위해서는 이 결측값을 적절하게 처리하는 것이 중요합니다. pandas 라이브러리의 DataFrame.fillna 함수는 이러한 결측값을 손쉽게 처리할 수 있도록 도와줍니다. 이번 포스팅에서는 fillna의 사용법과 함께 실용적인 예제를 소개하겠습니다.pandas.DataFrame.fillna 함수 소개fillna 함수는 데이터프레임의 결측값을 지정한 값이나 다른 방식으로 대체할 수 있는 강력한 도구입니다. 이를 통해 분석 작업 시 결측값으로 인한 오류를 예방하고, 데이터의 전반적인 질을 향상시킬 수 있습니다.함수 시그니처DataFrame.fil.. 2025. 6. 17.
pandas.tz_localize로 시간대 설정하기 pandas.tz_localize: 로컬 시간대 설정하기파이썬의 Pandas 라이브러리는 데이터 분석에 필요한 다양한 기능을 제공하며, 그 중 tz_localize 함수는 날짜와 시간 관련 데이터에 시간대를 설정할 수 있는 기능입니다. 이 포스팅에서는 tz_localize의 다양한 사용법과 예제를 소개합니다.pandas.tz_localize 함수 소개pandas.tz_localize 함수는 주어진 시계열 데이터에 시간대를 새로 적용하는 데 사용됩니다. 주로 시간대가 없거나 UTC 시간대의 데이터에 특정 시간대를 할당하고자 할 때 유용합니다. 이 함수를 통해 여러분의 데이터는 지역적 맥락에서 더 의미 있게 표현될 수 있습니다.함수 시그니처DataFrame.tz_localize(tz, axis=0, leve.. 2025. 6. 17.
pandas AttributeError: 'NoneType' object is not subscriptable 오류 해결하기 소개파이썬의 Pandas 라이브러리를 사용하다 보면 'AttributeError: 'NoneType' object is not subscriptable'라는 오류를 경험할 수 있습니다. 이 오류는 일반적으로 데이터프레임이나 시리즈가 None 객체일 때 특정 인덱스를 통해 접근하려고 할 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 에러의 발생 원인과 해결 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 이 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import pandas as pd# None으로 초기화된 데이터프레임df = None# 데이터프레임에 접근 시도first_row = df.iloc[0]print(first_row)에러 해결 방법1. 데이터프레임이 None인지 확인하기코드를 실행하기 .. 2025. 6. 16.
pandas AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'loc' 오류 해결하기 소개파이썬에서 pandas를 사용할 때 'AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'loc'' 에러를 만나는 경우가 종종 있습니다. 이 오류는 주로 DataFrame이 아닌 None 객체를 사용하여 .loc 속성을 호출할 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 문제의 원인과 해결 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'loc'' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.import pandas as pd# 데이터를 파일에서 읽어오는 코드 예시data = pd.read_csv('non_existent_file.csv')# NoneType 객체.. 2025. 6. 16.
pandas.tz_convert로 시간대 변환하기 pandas.tz_convert: 시간대 변환의 마법시간은 우리의 삶에서 중요한 요소이며, 특히 다양한 시간대를 가로질러 작업할 때는 더욱 그렇습니다. Pandas 라이브러리의 tz_convert 함수는 시간대 변환을 손쉽게 할 수 있게 해줍니다. 이번 포스팅에서는 pandas.tz_convert의 활용법과 재미있는 예제를 소개하겠습니다.pandas.tz_convert 함수 소개pandas.tz_convert 함수는 시리즈나 데이터프레임의 시간대를 다른 시간대로 변환하는 데 쓰입니다. 이는 특히 글로벌 데이터를 다룰 때 유용하며, 사용자는 간편하게 다양한 시간대로의 변환을 경험할 수 있습니다.함수 시그니처DataFrame.tz_convert(tz)매개변수:tz: 변환하고자 하는 시간대의 문자열입니다. 예.. 2025. 6. 16.
pandas.rank로 데이터 순위 매기기 Pandas rank 함수: 데이터의 순위를 매기는 방법데이터 분석에 있어 데이터의 순위를 매기는 것은 매우 중요한 작업입니다. Pandas 라이브러리의 rank 함수는 이러한 순위를 쉽게 매길 수 있도록 도와줍니다. 이번 포스팅에서는 pandas.rank 함수의 사용법과 함께 간단한 예제를 통해 데이터를 어떻게 효과적으로 정리할 수 있는지 살펴보겠습니다.pandas.rank 함수 소개pandas.rank 함수는 주어진 데이터에 따라 순위를 매깁니다. 데이터가 동일한 경우, 사용자 정의 옵션에 따라 평균, 최솟값, 최댓값 등 다양한 방식으로 순위를 매길 수 있습니다. 이 기능은 데이터의 상대적 위치를 이해하는 데 매우 유용합니다.함수 시그니처DataFrame.rank(method='average', as.. 2025. 6. 16.
반응형

티스토리툴바