pandas

info 함수를 사용하여 Nan값 확인하기위의 컬럼에서 Age 컬럼에 (891 - 714) 개의 Nan값이 있는것을 확인fillna를 사용하여 Nan값 처리하기다시 info함수를 사용해보면 Age 컬럼이 Nan값이 없어졌음을 알 수 있다.pandas 의 datafram

데이터 공부를 시작할때 보통 하나의 csv파일 즉, toy data로 연습을 했었다. 하지만, 이번에 공모전을 하면서 폴더에 들어있는 여러 csv파일을 하나의 데이터프레임으로 병합해야할 필요가 생기게 되었다.더 좋은 다른 방법이 있을지는 모르겠지만 나는 다음과 같은 방

데이터를 분석하기 위해 데이터를 불러오니 다음과 같이 nan값 대신에 특정 값이 채워져있는걸 확인할 수 있었다.따라서 이 -999라는 값을 Nan값으로 바꾼 후 결측치 처리를 하고 싶었다.df.loc조건, "column 이름" = 변경 값 을 이용하면 된다. 아래의 예

데이터 분석에 필요한 raw data를 받아본 결과 다음과 같은 날짜 column이 존재했다.데이터 분석을 하기위해 이 컬럼을 Day, Hour, Minute으로 나누기 위해 다음과 같은 방법을 사용하기로 했다.map함수에 적용할 함수 만들기map함수를 이용해 새로운