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판다스에서 다중 조건으로 데이터 값을 필터링하고 원하는 행을 선택하는 방법은 여러 가지가 있다. 가장 흔한 방법 중 하나는 loc 또는 iloc를 사용하여 특정 조건을 충족하는 행을 선택하는 것이다. 아래의 데이터 프레임으로 다중조건 필터링을 해보자. >> df = pd.DataFrame({'Employee ID':[111, 222, 333, 444], 'Employee Name':['Chanel', 'Steve', 'Mitch', 'Bird'], 'Salary [$/h]':[35, 29, 38, 20], 'Years of Experience':[3, 4 ,9, 1]}) >> df 판다스의 비교연산자 우선 판다스는 파이썬 기반으로 만들어진 라이브러리인데 비교연산자는 조금 다른 점을 인지하고 사용해야 한다..

describe()메소드란? describe() 메소드는 판다스에서 데이터프레임의 간단한 통계 요약 정보를 제공하는 메소드이다. 이 메소드는 데이터프레임의 각 열에 대한 요약 통계량을 계산하여 반환한다. 개수(count): 각 열에 있는 비결측치(non-null) 항목의 수를 나타낸다. 평균(mean): 각 열의 평균 값을 보여준다. 표준편차(std): 각 열 값들의 표준편차를 보여준다. 최솟값(min): 각 열의 최솟값을 보여준다. 백분위수(25%, 50%, 75%): 각 열의 백분위수(25%, 50%, 75%)를 보여준다. 최댓값(max): 각 열의 최댓값을 보여준다. 파일에서 불러온 데이터로 메소드를 사용해보자 :) describe() 메소드를 사용하면 아래와 같이 기본 통계정보들이 나온다. >> ..

NaN이란? NaN은 "Not a Number"의 약자로, 결측치(missing value)를 나타내는 데 사용되는 특수한 값이다. 주로 파이썬의 판다스와 같은 데이터 분석 도구에서 사용된다. NaN은 데이터셋에서 값이 존재하지 않거나 수학적으로 정의할 수 없는 상태를 나타낸다. 이것은 데이터의 부재, 누락, 또는 특정 연산 결과가 정의되지 않는 경우에 해당한다. 먼제 데이터프레임을 통해 NaN 데이터를 알아보자. >> items2 = [{'bikes': 20, 'pants': 30, 'watches': 35, 'shirts': 15, 'shoes':8, 'suits':45}, {'watches': 10, 'glasses': 50, 'bikes': 15, 'pants':5, 'shirts': 2, 'sh..

판다스 데이터프레임(Pandas DataFrame)이란? 데이터프레임(DataFrame)은 판다스의 핵심 자료구조 중 하나로, 테이블 형태의 데이터를 다루는 데 사용된다. 데이터프레임은 행과 열로 구성된 2차원 테이블로, 각 열은 다른 데이터 타입을 가질 수 있다. 이를 통해 데이터를 쉽게 조작하고 분석할 수 있다. 데이터프레임은 CSV, Excel, 데이터베이스 등 다양한 소스로부터 데이터를 가져와 처리할 수 있다. 판다스의 다양한 함수와 메서드를 사용하여 데이터프레임을 조작하고 필터링하며, 분석 및 시각화를 수행할 수 있다. 판다스 데이터프레임 생성하기 먼저 파이썬의 dict를 판다스 1차원 데이터 Series 사용해 2차원 데이터를 생성하여 변수에 할당한다. import pandas as pd it..