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패키지 import 튜토리얼을 진행하기 위해서는 아래의 패키지를 import 해야한다. Merge (병합) Concat Pandas는 Series, DataFrame 및 Panel 객체를 join / Merge 유형의 작업에서, 인덱스 및 관계 대수 기능에 대한 다양한 유형의 논리로 쉽게 합칠 수 있는 다양한 기능을 제공한다. Pandas 객체 합치기 [73] 10행 4열의 DataFrame에 랜덤한 값을 넣는다. [74] 생성된 DataFrame 출력 [75] DataFrame을 행을 기준으로 1-3행까지 4-7행까지 8-10행까지 나누어 pieces 리스트에 저장한다. * 리스트의 시작은 0부터 시작 * pieces[0]을 출력하면 df[:3]의 결과가 출력된다. * pieces[1]을 출력하면 df..

패키지 import 튜토리얼을 진행하기 위해서는 아래의 패키지를 import 해야한다. 튜토리얼을 진행하기 위해서는 아래의 과정을 수행해야한다. 누락 데이터 처리 Pandas는 기본적으로 numpy.nan 값을 사용하여 누락된 데이터를 나타낸다. 기본적으로 nan 값은 계산에 포함되지 않는다. 색인 변경 / 추가 / 삭제 [55] df.reindex 메소드를 통해서 숫자로 구성된 인덱스 값을 날짜 값으로 변경하고, 기존 컬럼에 'E' 컬럼을 추가하여 df1 생성 [56] df1의 2013-01-01, 2013-01-02의 'E' 컬럼의 값을 1로 변경, 'E' 컬럼의 나머지 부분은 값이 없으므로 NaN 값 [57] df1 출력 NaN 데이터 값 삭제 [58] df1에 NaN 값을 가지고 있는 경우 해당 ..

패키지 import 튜토리얼을 진행하기 위해서는 아래의 패키지를 import 해야한다. 튜토리얼을 진행하기 위해서는 아래의 과정을 수행해야한다. 데이터 선택 단일 열 선택 단일 열을 선택하는 방법은 다음과 같다. [23] df[ ] 대괄호 안에 컬럼 값을 입력하여서 단일 열을 선택할 수 있다. 특정 영역을 선택하는 경우 [ ]을 사용하여 선택한다. [24] df[시작지점:종료지점] 을 통해 데이터 프레임의 특정 영역을 선택할 수 있다. (입력 값을 index로 한 경우) [24] df[시작지점:종료지점] 을 통해 데이터 프레임의 특정 영역을 선택할 수 있다. (입력 값을 date로 한 경우) 라벨을 통한 선택 라벨을 사용하여 해당하는 행을 선택한다. [26] 이전 [5]에서 만든 dates 리스트에서 첫..

패키지 import 튜토리얼을 진행하기 위해서는 아래의 패키지를 import 해야한다. 튜토리얼을 진행하기 위해서는 아래의 과정을 수행해야한다. 데이터 보기 데이터 프레임의 상단과 하단 행을 보는 방법은 다음과 같다. [13] df.head 메소드를 통해 데이터 프레임이 최상단부터 출력되고 입력 값이 없는 경우 디폴트 값인 5개가 출력된다. 숫자 값을 입력하게 되면, 입력한 값 만큼 최상단부터 출력된다. [14] df.tail 메소드를 통해 데이터 프레임이 최하단부터 출력되고 입력 값이 없는 경우 디폴트 값인 5개가 출력된다. 숫자 값을 입력하게 되면, 입력한 값 만큼 최하단부터 출력된다. 인덱스와 컬럼을 보는 방법을 다음과 같다. [15] df.index 메소드를 통해 df에 존제하는 index 값을 ..