데이터프레임에서 데이터를 접근하는 방법에는 여러 가지가 있지만, 가장 중요한 세 가지 메서드는 at, iloc, loc입니다. 이 세 가지 메서드는 각기 다른 방식으로 데이터에 접근하므로, 상황에 맞는 메서드를 사용하는 것이 중요합니다. 1. at 메서드 at 메서드는 레이블(label)을 사용하여 데이터프레임의 특정 위치에 있는 값을 선택합니다. 레이블은 행 인덱스와 열 이름으로 구성됩니다. 장점: 직관적이고 명확한 코드 작성 가능 행 이름이나 열 이름을 사용하여 데이터 접근 가능 단점: 레이블이 유일해야 함 레이블이 존재하지 않으면 KeyError 발생 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) # 'A' 열의 두 ..

Pandas는 Python에서 데이터 분석을 위한 강력한 도구입니다. 하지만, Pandas를 사용하면서 종종 발생하는 에러 중 하나가 바로 SettingWithCopy 에러입니다. 이 에러는 무엇이고, 어떻게 해결할 수 있을까요? 1. SettingWithCopy 에러란? SettingWithCopy 에러는 Pandas의 DataFrame 또는 Series에서 값을 변경할 때 발생하는 에러입니다. 이 에러가 발생하는 이유는 DataFrame 또는 Series는 기본적으로 얕은 복사를 수행하기 때문입니다. 얕은 복사는 원본 데이터의 참조를 복사하는 것으로, 원본 데이터가 변경되면 복사본도 변경됩니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드를 실행하면 SettingWithCopy 에러가 발생합니다. df = pd.D..

데이터 분석에서 여러 개의 데이터 세트를 결합하는 것은 흔한 일입니다. Pandas는 이를 위해 다양한 DataFrame 연결 메서드를 제공합니다. 이번 글에서는 두 개의 DataFrame 연결에 초점을 맞춰, 유용한 방법과 주의 사항을 살펴보겠습니다. 1. Merge : 공통 열 기준으로 결합 두 개의 DataFrame이 공통 열을 가지고 있을 때, 해당 열을 기준으로 데이터를 합병할 수 있습니다. 가장 일반적인 방법은 merge() 메서드 사용입니다. df1 = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 28]}) df2 = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Charlie'], 'city': ['Se..

Pandas에서는 read_csv(), read_excel(), read_json() 등의 함수를 사용하여 저장된 파일을 데이터프레임으로 읽어올 수 있습니다. 이러한 함수에는 na_values와 na_filter 매개변수를 사용하여 결측값을 처리할 수 있습니다. na_values na_values 매개변수는 결측값으로 처리할 값을 지정합니다. na_values 매개변수를 지정하지 않으면 기본적으로 None과 np.nan을 결측값으로 처리합니다. na_filter na_filter 매개변수는 결측값이 포함된 행을 제거할지 여부를 지정합니다. na_filter 매개변수를 True로 설정하면 결측값이 포함된 행이 제거됩니다. 예제 다음은 read_csv() 함수를 사용하여 CSV 파일을 데이터프레임으로 읽어오..

Pandas에서 mask() 메서드를 사용하여 데이터를 필터링할 때 다음과 같은 오류가 발생할 수 있습니다. ValueError: Cannot mask with non-boolean array containing NA / NaN values 이 오류는 mask() 메서드의 인자로 NaN 값이 포함된 비논리형 배열을 전달했을 때 발생합니다. mask() 메서드는 인자로 전달된 배열의 값이 True인 행만 반환하는데, NaN 값은 True 또는 False로 변환할 수 없기 때문입니다. 이 오류를 처리하기 위해서는 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다. 결측값을 제거한 후 필터링 결측값을 제거한 후 mask() 메서드를 사용하여 필터링하면 오류가 발생하지 않습니다. df = df.dropna() df_fil..

데이터 분석의 대부분은 쓸모 없는 정보를 걸러내고 관심 있는 부분만 추출하는 과정으로 구성됩니다. Pandas는 이러한 필터링 작업을 쉽게 해주는 다양한 기능을 제공하며, 이번 글에서는 그 중 핵심적인 방법들을 살펴보겠습니다. 1. 불린 인덱싱: 조건식으로 데이터 선택 판다스의 필터링 기본기를 다루는 것은 불린 인덱싱입니다. 이는 조건식을 활용하여 True/False 값을 반환하고, 이를 인덱스로 사용하여 원하는 데이터만 선택하는 방식입니다. import pandas as pd data = {'age': [25, 32, 40, 28, 18], 'city': ['서울', '대전', '인천', '대구', '부산']} df = pd.DataFrame(data) # 25세 이상 데이터만 필터링 df_filter..

Pandas DataFrame은 행과 열로 구성된 테이블 형식의 데이터 구조입니다. DataFrame의 행을 순회하는 방법은 크게 다음과 같이 세 가지가 있습니다. iterrows() 메서드 사용 itertuples() 메서드 사용 for 루프 사용 iterrows() iterrows() 메서드는 DataFrame의 각 행을 튜플의 형태로 반환합니다. 튜플의 첫 번째 요소는 행의 인덱스이고, 두 번째 요소는 행의 데이터입니다. df = pd.DataFrame({ 'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c'] }) for row in df.iterrows(): print(row) (0, (1, 'a')) (1, (2, 'b')) (2, (3, 'c')) itertuples()..

Pandas의 pd.read_csv() 함수를 사용하여 CSV 파일을 읽을 때, 파일의 첫 번째 열이 Unnamed : 0으로 지정되는 경우가 있습니다. 이는 CSV 파일의 첫 번째 열에 헤더가 없는 경우 발생합니다. Unnamed : 0 열을 제거하기 위해서는 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다. index_col 매개변수 사용 index_col 매개변수를 사용하여 첫 번째 열을 인덱스로 지정하면 Unnamed : 0 열이 생성되지 않습니다. import pandas as pd df = pd.read_csv("data.csv", index_col=0) print(df) header 매개변수 사용 header 매개변수를 사용하여 헤더의 위치를 지정하면 Unnamed : 0 열이 생성되지 않습니다. i..