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 df.plot() 함수 활용하기
df.plot() 함수는 Pandas 데이터프레임에서 데이터 시각화를 위한 플롯을 생성하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 데이터프레임의 열을 기반으로 그래프를 생성할 수 있으며, Matplotlib를 기반으로 한 시각화를 제공합니다. 메서드 구문: df.plot( x=None, y=None, kind='line', title=None, xlabel=None, ylabel=None, legend=True ) 주요 매개변수: x: x 축에 사용할 열 이름 또는 데이터프레임의 인덱스 열. y: y 축에 사용할 열 이름 또는 데이터프레임의 인덱스 열. kind: 그래프의 종류를 지정하는 문자열 ('line', 'bar', 'barh', 'hist', 'box', 'kde', 'density', 'area'..
2023. 12. 14.
pandas grouped.aggregate() 함수 활용하기
grouped.aggregate() 함수는 Pandas에서 그룹화된 데이터에 대해 집계 함수를 적용하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 그룹화된 데이터에서 다양한 집계 연산을 수행할 수 있습니다. 메서드 구문: # 함수 구문 grouped.aggregate(func) 주요 매개변수: func: 그룹화된 데이터에 적용할 집계 함수입니다. 이 함수는 문자열로 함수 이름을 지정하거나, 직접 사용자 정의 함수를 전달할 수 있습니다. 예시 코드: import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 data = { 'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'C'], 'Value': [10, 20, 15, 25, 30, 5] } df = pd.DataFrame(data) # ..
2023. 12. 12.
