🐼판다스

💡오늘 배울 내용 axis는 N차원 배열을 정의할때 사용되기도 하며 여러 연산 과정에서의 기준으로도 쓰입니다. 즉, 파이썬 라이브러리 Numpy, Pandas에서 매개변수로 자주 사용되는 axis의 의미에 대해 알아봅시다. axis axis=1 axis=0 축 행

판다스의 자료구조 `시리즈`는, 1차원 배열로서 다음 세가지의 특징을 가집니다. 차원 배열 구조이자, 인덱스를 사용할 수 있고, 데이터 타입(dtype)을 가집니다.

판다스의 자료구조 데이터프레임은, 엑셀의 데이터 시트처럼 2차원 배열입니다. 다음의 특징을 가지는데 행과 열로 구성되는 2차원 데이터 구조이고 각 열은 각각 데이터 타입(dtype)을 갖고 있습니다.

데이터프레임(Df)의 인덱스(Index)와 관련된 여러 기능들을 알아봅시다.DataFrame이 가지는 속성중 인덱스(Index)는 프레임의 가장 첫번째 열에서 확인할 수 있습니다.

DataFrame 객체를 액셀, CSV, 텍스트 파일 등의 형태로 저장하고 불러오는 방법을 알아봅시다.

판다스 데이터프레임을 거시적인 맥락에서 확인하는 몇가지 방법들을 알아봅시다.

loc은 location의 약자로, df.loc으로 인덱스의 이름을 가지고 원하는 행과 열의 데이터를 불러올 수 있습니다. 또한 iloc은 integer location의 약자로, df.iloc으로 인덱스의 위치를 가지고 원하는 행과 열의 데이터를 불러올 수 있습니다.

loc/iloc을 통해서 데이터를 선택하는 방법에 이어, 일정한 조건을 만들어 데이터를 불러오는 방법을 알아봅시다.

결측치(Missing Value)는 말 그대로 데이터에 값이 없는 것을 뜻합니다. 줄여서 'NA'라고 표현하기도 하고, 다른 언어에서는 Null 이란 표현을 많이 씁니다.

인덱스와 컬럼을 기준으로 데이터를 정렬하면, 더 편하게 데이터를 확인할 수 있습니다. 데이터 전처리 과정에서 특정 열이나 행을 변환해야 할 때가 있습니다. apply() 함수를 데이터를 적용해봅시다.

데이터프레임의 컬럼과 row(행)을 수정, 삭제, 추가하는 방법을 알아봅시다.

동일한 값을 가진 것들끼리 뭉쳐서 계산을 쉽게 할 수 있습니다. 그룹화 문법을 공부해봅시다.