학습 자료
데이터프레임으로 데이터 다루기
Pandas의 데이터프레임은 엑셀과 같은 표 형식의 데이터를 체계적으로 다루기 위한 데이터 구조입니다.
데이터프레임은 여러 개의 시리즈로 구성된 2차원 배열이며, 행과 열이 모두 존재합니다.
아래는 품목과 매출 데이터를 담은 데이터프레임을 생성하고, 데이터를 조작하는 간단한 코드 예시입니다.
데이터 조작 예시
import pandas as pd # 데이터프레임 생성 data_frame = pd.DataFrame({ '품목': ['사과', '바나나', '딸기', '포도'], '매출': [1000, 2000, 1500, 3000] }) # 특정 열 선택 sales = data_frame['매출'] print("sales:", sales) # 조건에 맞는 행 필터링 filtered_data = data_frame[data_frame['매출'] > 1500] print("filtered_data:", filtered_data) # 데이터 정렬 sorted_data = data_frame.sort_values(by='매출', ascending=False) print("sorted_data:", sorted_data)
sales = data_frame['매출']코드는 데이터프레임에서 '매출' 열만 선택하여 시리즈로 반환합니다.
print(sales) 출력 결과
0 1000 1 2000 2 1500 3 3000 Name: 매출, dtype: int64
filtered_data = data_frame[data_frame['매출'] > 1500]코드는 '매출' 열의 값이 1500보다 큰 행만 필터링하여 새로운 데이터프레임을 생성합니다.
print(filtered_data) 출력 결과
품목 매출 1 바나나 2000 3 포도 3000
sorted_data = data_frame.sort_values(by='매출', ascending=False)코드는 '매출' 열을 기준으로 내림차순 정렬한 데이터프레임을 반환합니다.
print(sorted_data) 출력 결과
품목 매출 3 포도 3000 1 바나나 2000 2 딸기 1500 0 사과 1000
최대, 최소, 평균값 계산하기
데이터프레임 특정 열의 최대값, 최소값, 평균값을 계산하는 메서드는 다음과 같습니다.
-
max(): 최대값 -
min(): 최소값 -
mean(): 평균값
아래 코드는 '매출' 열의 최대값, 최소값, 평균값을 계산하는 예시입니다.
최대, 최소, 평균값 계산
import pandas as pd data_frame = pd.DataFrame({ '품목': ['사과', '바나나', '딸기', '포도'], '매출': [1000, 2000, 1500, 3000] }) # 최대값 max_sales = data_frame['매출'].max() # 최대값: 3000 출력 print(f'최대값: {max_sales}') # 최소값 min_sales = data_frame['매출'].min() # 최소값: 1000 출력 print(f'최소값: {min_sales}') # 평균값 mean_sales = data_frame['매출'].mean() # 평균값: 1875.0 출력 print(f'평균값: {mean_sales}')
이와 같이 Pandas를 사용하면 다양한 데이터 조작과 계산을 간편하게 수행할 수 있습니다.
참고자료
이 챕터의 강의 · AI를 위한 필수 파이썬 라이브러리
- 1. 수치 계산에 최적화된 파이썬 라이브러리, NumPy
- 2. Numpy 기본 연산 및 고급 기능
- 3. 선택형 퀴즈
- 4. 데이터 처리에 특화된 파이썬 라이브러리, Pandas
- 5. Pandas 기본 연산 및 고급 기능
- 6. 빈칸 채우기 퀴즈
- 7. Matplotlib로 데이터 시각화하기
- 8. 다양한 그래프와 응용 - Matplotlib 활용
- 9. 선택형 퀴즈
- 10. 시각화에 특화된 파이썬 라이브러리, Seaborn
- 11. Seaborn과 Matplotlib의 차이와 함께 사용하는 방법
- 12. 빈칸 채우기 퀴즈
- 13. 머신러닝을 쉽게 시작하는 라이브러리, Scikit-Learn
- 14. Scikit-Learn을 활용한 데이터 전처리 및 모델 평가
- 15. 선택형 퀴즈
- 16. 자연어 처리를 위한 파이썬 라이브러리, NLTK
- 17. NLTK를 활용한 고급 자연어 처리 기법
- 18. 빈칸 채우기 퀴즈
- 19. 컴퓨터 비전을 위한 파이썬 라이브러리, OpenCV
- 20. OpenCV를 활용한 고급 이미지 처리 기법
- 21. 선택형 퀴즈
Quiz
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pandas에서 특정 열을 조건에 따라 정렬하는 메서드는 무엇인가요?
sort_values()
filter()
groupby()
drop()
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