파이썬으로 날짜를 다룰 때는 datetime 모듈도 있지만, 더 유연하고 강력한 기능을 원한다면 pandas의 시간 도구를 추천합니다. 오늘은 pandas의 MonthEnd를 사용해서 특정 날짜가 속한 달의 마지막 날(말일) 을 구하는 방법을 알아볼게요.🧩 코드 예시import pandas as pdstart_date = pd.Timestamp('2024-03-15') # 3월 15일end_date = start_date + pd.offsets.MonthEnd(0) # 3월 31일이 됨print(end_date) # 2024-03-31start_date = pd.Timestamp('2024-02-01') # 2월 1일end_date = start_date + pd.offsets.MonthEnd(..
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안녕하세요! 이번 글에서는 Pandas를 사용하다가 마주친 SettingWithCopyWarning 경고 메시지와 이를 해결하는 방법을 소개하겠습니다. 문제 상황아래와 비슷한 맥락의 코드를 실행하다가 SettingWithCopyWarning를 만났습니다.import pandas as pd# 샘플 데이터 생성data = {'A': ['apple', 'banana', 'apple', 'grape'], 'B': ['alpha', 'beta', 'gamma', 'delta']}df = pd.DataFrame(data)# 'A' 열에서 'apple'인 데이터만 필터링df_copy = df[df['A'] == 'apple']# 'B' 열에서 'a'를 제거df_copy['B'] = df_copy['B'..
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..
