# melt

8개의 포스트
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[pandas] stack & pivot

표 형식의 DataFrame 형식의 로우와 컬럼을 재배치 할 수 있도록 해주는 기본 연산에는 stack과 pivot이 있다. >### stack 임의의 데이터프레임을 생성하고 로우와 컬럼에 이름까지 지정한다. stack은 데이터의 컬럼을 로우로 피벗시키며, unstack은 로우를 컬럼으로 피벗시킨다. stack 아래와 같이 컬럼 one, two, three, four이 인덱스에 피벗이 되는 것을 볼 수 있다. unstack 반대로 인덱스 a, b, c가 컬럼에 피벗이 된다. ![](https://ve

2023년 5월 24일
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[230206] 멋쟁이사자처럼 AI SCHOOL 8기 아파트 분양가격 데이터 EDA_박조은강사님' 복습

해당 포스팅의 내용은 '멋쟁이사자처럼 AI SCHOOL 박조은 강사님'의 수업을 토대로 작성되었습니다. 📝Today I learned 🚀 TIL 목차 🚀 > 사용한 라이브러리 > 데이터 불러오기 > 3-1. 기본 전처리 데이터 요약 결측치 확인 데이터 타입 변경 > 3-2. df_last 전처리 평당분양가격 구하기 규모구분을 전용면적 컬럼으로 변경 필요없는 컬럼 제거 > 3-3. df_first 전처리 melt 연도 월 분리 컬럼명 통일 데이터프레임 병합 > 집계 및 시각화 groupby로 데이터 집계 pivot table로 데이터 집계 - heatmap bar plot point plot box plot violin plot swarm plot 아파트 분양가격 데이터 EDA 1. 사용한 라이브러리 2. 데이터 불러오기

2023년 2월 6일
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데이터 시각화 2

새싹 인공지능 응용sw 개발자 양성 교육 프로그램 심선조 강사님 수업 정리 글입니다. 1. 깔끔한 데이터 넓은 데이터 데이터프레임의 열은 파이썬의 변수와 비슷한 역할을 한다. 데이터프레임의 열이 옆으로 길게 늘어선 형태가 넓은 데이터라고 한다. melt메서드 지정한 열의 데이터를 모두 행으로 정리해 준다. melt메서드 인자 id_vars : 위치를 그대로 유지할 열의 이름을 지정 value_vars : 행을 위치를 변경할 열의 이름을 지정 varname: valuevars로 위치를 변경한 열의 이름을 지정 valuename: varname으로 위치를 변경한 열의 데이터를 지정한 열의 이름을 지정 pd.melt( frame: 'DataFrame', id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', co

2022년 11월 17일
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멋사 AI 7기 5주차 -1

전국 아파트 분양가격 분석 형태가 다른 두 개의 데이터 전처리 후 병합 수치형 데이터와 범주형 데이터 처리 데이터 형식에 따른 시각화 차이 library 호출 최신 데이터 로드 이전 데이터 로드 결측치 보기 데이터 타입 변경 수치데이터 시각화 2015년 8월

2022년 10월 13일
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Tidy Data

💡 Tidy Data >* Tidy data란 한 마디로 깔끔한 데이터이다. 데이터 분석을 하기 위해서는 반드시 tidy한 data가 필요하며, 이 단계에서 많은 시간이 소요된다. ✍️ Tidy Data의 조건 >" 각 변수가 열이고 각 관측치가 행이 되도록 배열한 데이터이다" 각 변수(Variable)가 열(Column)이 된다. 각 관측점(Observation)은 행(row)이 된다. 각 셀은 값(value)를 가진다. 각 관측 단위에 대한 형태가 테이블을 구성한다. 📖 Python 예제 .melt() : wide data를 tidy data로 변환해주는 메서드 [.melt()공식문서](https://pandas.pyda

2022년 4월 15일
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집계와 병합

multi columns groupby, 사용자정의 함수 stack 모든 열의 이름을 받아 수직으로 재구성 stack하려면 set_index를 먼저 해줘야한다. 번호 인덱스이면 안됨 melt melt id_vars: 수직으로 재구성 안하고 유지할 열 이름 value_vars: 값으로 재구성할 열 이름 ![melt_result](https://images.velog.io/images/hajeongjj/post/4f2580f0-24a5-4a1a-abb0-18ad3f0f623b/ima

2021년 12월 26일
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[TIL] Data Manipulation

분석하기 좋은 데이터란? tidy data(깔끔한 데이터)를 각 변수가 열이고 각 관측치가 행이 되도록 배열된 데이터로 정의 판다스는 tidy data를 만들기위해 melt라는 기능을 제공 melt는 녹는다는 뜻을 가지고 있는데, 열에 있던 데이터를 행으로 녹인다고 생각하기 Concat concatenation(연결의 의미)의 줄임말, 선택한 축(axis)방향으로 연결해주며 더한다, 붙인다의 의미로 생각하면됩니다. concat 예시_인덱스가 같은 경우 만들어진 df1, df2 확인 ![]

2021년 12월 19일
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[AI Bootcamp] N113 - Data Manipulation

Session Review Data Manipulation 데이터 합치기 Concat(Concatenate): 이어 붙이기 '+'연산자 사용 tostring join ❓ table JOIN: pd.concat([x, y]) # concate by row pd.concat([x, y], axis = 1) # concate by column Merge: 공통된 부분을 기반으로 합치기 DataFrame.merge(붙일 내용, how='방법', on= 공통의 column or index(기준 feature)) Conditioning 필터링 조건 설정하기

2021년 7월 12일
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