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pandas

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제 13장 📒데이터 분석_pandas(Data_Frame)📒 DataFrame 생성 2차원 배열과 유사한 자료형 다차원 리스트, 딕셔너리 자료형으로 데이터 구성 가능 관계형 데이터베이스의 테이블 구조, excel/csv 데이터 구조와 유사 하나의 컬럼은 하나의 Series로서 하나의 Dataframe은 여러 개의 Series 묶음으로 구성됨 index 특징 row index(행 인덱스) : 기본 숫자형 인덱스가 아닌 새롭게 지정한 로우명(라벨) 인덱스를 사용해도 기본 숫자형 인덱스를 함께 사용할 수 있음 column index(열 인덱스) : 새롭게 컬럼명(라벨) 인덱스를 사용하면 기본 숫자형 인덱스는 사용할 수 없음 - 인덱스를 지정하여 객체 생성 : DataFrame 함수에서 파라미터로 지정 - columns 파라미터 : 컬럼명(열 개수와 동일한 길이를 가진 ..

제 12장 📒데이터 분석_pandas(Series 자료형)📒 Numpy를 배운것은 Pandas 를 쓰기 위해 너무 중요하기 때문이라고도 말할 수 있습니다😲 드디어 데이터 시각화에 실무에도 많이 쓰이는 pandas🐼에 대해 배우는 시간입니다. Pandas 데이터 처리 및 분석을 위한 라이브러리 대용량 데이터를 안정적이면서도 간편하게 처리 서로 다른 데이터타입으로 열을 구성할 수 있음 (참고) Numpy : 전체 배열 원소를 동일한 타입으로 제한 주요 기능 데이터 입출력 : csv, excel, RDB, JSON 등 다양한 포맷의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 형식을 사용 데이터 가공 : 분리, 결합, 계층, 피봇 등 통계 분석 처리 자료형 Series 1차원 배열과 유사한 자료형 색인(index) : 행 번호 각각의 데이터에 부여하는 속성으로 기본값은 0부터 ..

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