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Python2009

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.
pandas dataframe Unaligned DataFrames 오류 해결하기 "Unaligned DataFrames Error"는 Pandas 데이터프레임을 조작하거나 결합할 때 데이터프레임 간의 열 이름이나 인덱스가 일치하지 않는 경우에 발생할 수 있는 오류입니다. 이 오류는 주로 데이터프레임 연산에서 열 이름이나 인덱스가 일치하지 않을 때 발생합니다. 다음은 "Unaligned DataFrames Error"가 발생할 수 있는 상황과 해결 방법을 설명하겠습니다. 상황 1: 열 이름이 일치하지 않는 경우 import pandas as pd # 열 이름이 일치하지 않는 데이터프레임 data1 = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} data2 = {'X': [7, 8, 9], 'Y': [10, 11, 12]} df1 = pd.DataFrame(data1) d.. 2023. 11. 9.
pandas dataframe GroupBy Error 오류 해결하기 "Pandas DataFrame GroupBy Error"는 데이터프레임을 그룹화할 때 발생할 수 있는 오류입니다. 이 오류는 주로 그룹화 기준을 잘못 설정하거나 데이터프레임 구조에 문제가 있을 때 발생할 수 있습니다. 다음은 "GroupBy Error"가 발생할 수 있는 상황과 해결 방법을 설명하겠습니다. 상황 1: 그룹화 기준 열이 없는 경우 import pandas as pd # 그룹화 기준 열이 없는 경우 data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]} df = pd.DataFrame(data) grouped = df.groupby('C') 이 경우, 'C' 열이 없는데 이를 그룹화 기준으로 지정하여 "GroupBy Error"가 발생할 수 있습니다. 해결 방법 .. 2023. 11. 8.
pandas dataframe Join/Concatenation Errors 오류 해결하기 "Join/Concatenation Errors"는 Pandas 데이터프레임에서 데이터를 결합하거나 연결할 때 발생할 수 있는 오류입니다. 주로 데이터프레임의 인덱스나 열 이름이 맞지 않거나, 데이터의 형식이 일치하지 않을 때 발생합니다. 다음은 "Join/Concatenation Errors"가 발생할 수 있는 상황과 해결 방법을 설명하겠습니다. 상황 1: 열 이름이 일치하지 않는 경우 import pandas as pd # 열 이름이 일치하지 않는 데이터프레임 data1 = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} data2 = {'X': [7, 8, 9], 'Y': [10, 11, 12]} df1 = pd.DataFrame(data1) df2 = pd.DataFrame(data2).. 2023. 11. 7.
pandas dataframe Date Parsing Error 오류 해결하기 "Date Parsing Error"는 Pandas 데이터프레임에서 날짜 데이터를 파싱(해석)할 때 발생할 수 있는 오류입니다. 날짜 데이터의 형식이 올바르게 파싱되지 않으면 이러한 오류가 발생할 수 있습니다. 다음은 "Date Parsing Error"가 발생할 수 있는 상황과 해결 방법을 설명하겠습니다. 상황 1: 날짜 형식이 일관되지 않은 경우 import pandas as pd # 날짜 형식이 일관되지 않은 데이터프레임 data = {'Date': ['2021-01-01', '2022/02/02', '03-03-2023', '2024-04-04']} df = pd.DataFrame(data) df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) 이 경우, 'Date' 열의 날짜 .. 2023. 11. 6.
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