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[python/파이썬] 데이터 전처리 - loc와 iloc를 이용한 데이터 추출 loc와 iloc의 차이 loc 데이터프레임의 행이나 컬럼에 label이나 boolean array로 접근 location의 약어로, 인간이 읽을 수 있는 label 값으로 데이터에 접근 iloc 데이터프레임의 행이나 컬럼에 인덱스 값으로 접근 integer location의 약어로, 컴퓨터가 읽을 수 있는 indexing 값으로 데이터에 접근 데이터 생성 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a' : [i for i in range(1, 11)], 'b' : [i for i in range(11, 21)], 'c' : [i for i in range(21, 31)]}) df -문제 : a, b열을 추출하기 df['a', 'b'] df[['a', 'b']] 주의해야할 점.. 2022. 7. 23.

[python/파이썬] 데이터 전처리 - 시리즈(Series) 시리즈(Series) 데이터 생성 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a' : [1, 2, 3], 'b' : [4, 5, 6], 'c' : [7, 8, 9]}) df -a 열 추출하기 df['a'] 0 1 1 2 2 3 Name: a, dtype: int64 type(df['a']) pandas.core.series.Series 시리즈 생성방법 a = pd.Series(data, index=index, name=name) # 행의 이름(index), 열의 이름(name). 따로 입력하지 않는다면 index는 0부터 시작하는 정수값, name은 빈 값(None)이 입력됨 예) a = pd.Series([1, 2, 3, 1, 2, 3]) a 0 1 1 2 2 3 3 1 4.. 2022. 7. 22.

데이터 전처리 - copy를 이용한 데이터 복사 3) copy를 이용한 데이터 복사 원본 리스트를 보존하기 위해 리스트를 복사해야 하는 경우가 있다 복사에 대해 제대로 알지 못한 채로 함부로 복사하면, 원본 객체가 변경되어 문제가 생길 수 있다 데이터 생성 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b' : [4, 5, 6], 'c' : [7, 8, 9]}) -문제 : 필드명을 a, b, c 에서 d, e, f로 변경하기 df.columns = ['d', 'e', 'f'] df -문제 : 필드명 a를 '에이'로 변경하기 df df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b' : [4, 5, 6], 'c' : [7, 8, 9]}) df.rename(columns = {'a' :.. 2022. 7. 22.

[python/파이썬] 데이터 전처리 - 데이터 프레임 생성, 칼럼명 추출/변경 데이터 전처리 1) 데이터 프레임 생성 dict 를 이용한 데이터 프레임 생성 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a' : [1, 2, 3], 'b' : [4, 5, 6], 'c' : [7, 8, 9]}) type(df) pandas.core.frame.DataFrame df dummy = {'a': [1, 2, 3], 'b' : [4, 5, 6], 'c' : [7, 8, 9]} df2 = pd.DataFrame(dummy) df2 List 를 이용한 데이터 프레임 생성 a = [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]] df3 = pd.DataFrame(a) df3 df3.columns = ['a', 'b', 'c'] df3 문제 : 아래 테이블과 같.. 2022. 7. 22.

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