Study/Python

안녕하세요! 오늘은 Pandas를 사용하여 DataFrame에서 두 열이 모두 비어 있는 행을 삭제하는 방법을 소개합니다. 데이터 전처리 과정에서 결측값(NaN 또는 None)을 다루는 것은 매우 중요한데요, 특정 열의 값이 비어 있는 경우에만 삭제하거나, 모든 열의 값이 비어 있는 경우 삭제하는 방법을 Pandas의 dropna 메서드를 사용해 알아보겠습니다. dropna 알아보기소개dropna는 Pandas DataFrame 또는 Series에서 결측값이 있는 행이나 열을 삭제하는 데 사용되는 메서드입니다. 결측값이 많은 데이터를 정리하거나, 분석에 적합한 데이터를 필터링할 때 매우 유용합니다. 이 메서드는 사용자가 원하는 기준에 따라 결측값을 삭제할 수 있도록 다양한 옵션을 제공합니다.파라메터파라..

안녕하세요! 오늘은 Pandas를 사용하여 DataFrame의 숫자 데이터를 구간별로 나누고 카테고리화하는 방법을 소개하려고 합니다. 데이터 분석에서 숫자 데이터를 특정 구간별로 나누어 의미를 부여하거나 범주형 데이터로 변환하는 경우가 많습니다. 이번 글에서는 0.5 단위 구간을 설정하고, 각 숫자를 해당 구간에 맞게 분류하는 방법을 알아보겠습니다. 숫자 구간 카테고리화 방법최소값과 최대값 구하기: 데이터를 분석하기 위해 숫자 데이터의 범위를 확인합니다.구간 설정: np.arange를 사용하여 원하는 간격(예: 0.5)으로 구간을 만듭니다.카테고리화: pd.cut 함수를 활용해 숫자를 각 구간에 맞게 분류하고, 레이블을 추가합니다. 예제 코드import pandas as pdimport numpy as..

안녕하세요! 오늘은 Pandas를 사용해 DataFrame의 특정 열 값(카테고리)을 기준으로 상위 30% 데이터를 추출하는 방법을 소개하려고 합니다. 데이터 분석 작업에서 그룹화된 데이터를 처리하거나 중요한 데이터를 선별하는 경우, 이 방법을 활용하면 유용합니다. 이번 포스팅에서는 groupby()와 nlargest()를 조합하여 각 카테고리에서 상위 30% 데이터를 효율적으로 추출하는 방법을 살펴보겠습니다. 데이터 샘플 준비import pandas as pd# 예시 데이터 (여기서는 score_1과 category가 이미 있는 DataFrame을 가정)data = { 'score_1': [1.3, 22.2, 3.2, 43.4, 2.7, 35.5, 4.1, 2.3, 11.8, 3.7, 10.3,..

안녕하세요! 이번에는 Pandas를 사용하여 특정 그룹별 상위 N개의 데이터를 추출하는 방법을 소개합니다. 데이터 분석 작업 중에 그룹화된 데이터에서 상위 몇 개의 행만 선택하고자 하는 경우가 자주 발생합니다. 이번 글에서는 두 가지 방법으로 그룹별 상위 데이터를 추출해보겠습니다. 예제 데이터이번에 비트코인 가격이 많이 올라왔던 게 생각나서 데이터는 캐글에 있는 코인 가격에 대한 데이터 중 일부를 활용해보았습니다. (출처: Kaggle, Top 100 Cryptocurrencies Historical Dataset)Name: 코인의 이름 (Bitcoin, Ethereum...)Date: 가격 데이터의 날짜Close: 해당 날짜의 종가데이터 행수: 13,474import osimport pandas as..