반응형 Python2720 pandas dataframe TypeError 오류 해결하기 판다스(DataFrame)를 사용할 때 TypeError가 발생할 수 있는 예시 코드와 그 해결 방법을 설명하겠습니다 예시 코드: import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 data = {'이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], '나이': [30, 25, 35]} df = pd.DataFrame(data) # 문자열과 숫자 간의 연산 시도 df['결제금액'] = df['나이'] + '달러' 위 코드에서는 '나이' 열에 있는 숫자와 문자열 '달러'를 연결하려고 시도하고 있습니다. 이로 인해 TypeError가 발생합니다. 이러한 오류를 해결하려면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다. 해결 방법: 데이터 유형 확인: 먼저 데이터프레임의 열의 데이터 유형을 확인하세.. 2023. 9. 29. pandas dataframe ValueError 오류 해결하기 판다스(DataFrame)를 사용할 때 ValueError가 발생할 수 있는 예시 코드와 그 해결 방법을 설명하겠습니다. 예시 코드: import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 data = {'이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], '나이': ['30', '25', '35']} df = pd.DataFrame(data) # 숫자로 된 문자열을 정수로 변환하려고 시도 df['나이'] = df['나이'].astype(int) 위 코드에서는 '나이' 열에 문자열로 된 숫자 값을 정수로 변환하려고 시도하고 있습니다. 하지만 '나이' 열의 값은 문자열 형태로 숫자가 저장되어 있어서 이로 인해 ValueError가 발생합니다. 이러한 오류를 해결하려면 다음과 같은 방법을 사.. 2023. 9. 28. pandas dataframe KeyError 오류 해결하기 판다스 DataFrame을 사용할 때 KeyError가 발생하는 예시 코드와 그 해결 방법을 설명하겠습니다. 예시 코드: import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 data = {'이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], '나이': [30, 25, 35]} df = pd.DataFrame(data) # 존재하지 않는 열에 접근 print(df['키']) # KeyError 발생 위 코드에서는 '키'라는 열 이름이 데이터프레임에 존재하지 않기 때문에 KeyError가 발생합니다. 이러한 오류를 해결하려면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다. 해결 방법: 열 이름 확인: 먼저 데이터프레임에 존재하는 열 이름을 확인하세요. df.columns 속성을 사용하여 열 이름.. 2023. 9. 27. pandas dataframe 결과 파일 저장 및 보고서 생성 판다스 라이브러리를 사용하여 결과 파일을 저장하고 보고서를 생성하는 다양한 케이스에 대한 예시 코드와 함께 설명하겠습니다. Case 1: 결과 파일 저장 판다스를 사용하여 데이터프레임의 결과를 CSV 파일로 저장하는 경우입니다. import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 data = {'이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], '나이': [30, 25, 35]} df = pd.DataFrame(data) # 데이터프레임을 CSV 파일로 저장 df.to_csv('결과파일.csv', index=False) Case 2: 결과 파일 저장 (Excel 형식) 데이터프레임의 결과를 Excel 파일로 저장하는 경우입니다. import pandas as pd # 샘플 데이터프레.. 2023. 9. 26. pandas dataframe 데이터 변환 및 필터링 자동화 판다스 라이브러리를 사용하여 데이터 변환 및 필터링을 자동화하는 다양한 케이스에 대한 예시 코드와 함께 설명하겠습니다. Case 1: 데이터 변환 자동화 판다스를 사용하여 데이터 변환을 자동화하려면 apply() 함수를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터프레임의 특정 열에 대해 함수를 적용하는 경우입니다. import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 data = {'급여': [50000, 60000, 75000, 90000], '세율': [0.1, 0.15, 0.2, 0.25]} df = pd.DataFrame(data) # '급여' 열에 세금을 적용하여 '실급여' 열 추가 df['실급여'] = df['급여'].apply(lambda x: x - x * df['세율']) # 결과 .. 2023. 9. 25. Selenium 선택자 사용 Selenium을 사용하여 웹 페이지에서 요소를 선택하고 상호 작용하기 위해서는 선택자(Selector)를 사용해야 합니다. 선택자는 웹 페이지의 특정 요소를 식별하는 데 도움이 되는 패턴이나 규칙입니다. 아래에서는 Selenium에서 선택자를 사용하는 방법과 예시 코드를 제공하겠습니다. 선택자의 종류 ID 선택자: 요소의 고유한 ID 속성을 사용하여 요소를 선택합니다. 클래스 선택자: 요소의 클래스 속성을 사용하여 요소를 선택합니다. 태그 이름 선택자: 요소의 HTML 태그 이름을 사용하여 요소를 선택합니다. XPath 선택자: XPath 표현식을 사용하여 요소를 선택합니다. 더 복잡한 선택이 가능합니다. CSS 선택자: CSS 선택자를 사용하여 요소를 선택합니다. 간결하고 강력한 선택이 가능합니다. .. 2023. 9. 24. 이전 1 ··· 438 439 440 441 442 443 444 ··· 454 다음 반응형