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DataFrame : 2차원(col[행]과 row[열]) 테이블 데이터 구조를 가진 자료형
딕셔너리, 리스트, 파일을 통해 생성할 수 있다.
read_csv 함수를 이용해서 생성 가능
.head 위에서 부터 .tail 밑에서 부터 확인
shape : row와 col의 개수를 튜플로 반환, columns : 컬럼명을 확인할 수 있음
info : 데이터 타입, 각 아이템의 개수 등을 출력함
describe 데이터 요약 통계량을 나타낸다, dtype : 데이터 형태의 종류
Group by : 같은 값을 하나로 묶어서 통계 또는 집계 결과를 얻기 위해 사용
데이터 분할 -> 적용 -> 데이터 병합
pivot, pivot_table : DataFrame 형태를 변경하는 것
pivot :
pivot table : aggrefunction 함수를 활용하여 처리(집계)
pivot은 불가하고 pivot tabla은 가능한 경우 =>
index가 2개 이상인 경우 2) columns 가 2개 이상인 경우
중복 값이 있는 경우
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DataFrame : 2차원(col[행]과 row[열]) 테이블 데이터 구조를 가진 자료형
딕셔너리, 리스트, 파일을 통해 생성할 수 있다.
read_csv 함수를 이용해서 생성 가능
.head 위에서 부터 .tail 밑에서 부터 확인
shape : row와 col의 개수를 튜플로 반환, columns : 컬럼명을 확인할 수 있음
info : 데이터 타입, 각 아이템의 개수 등을 출력함
describe 데이터 요약 통계량을 나타낸다, dtype : 데이터 형태의 종류
Group by : 같은 값을 하나로 묶어서 통계 또는 집계 결과를 얻기 위해 사용
데이터 분할 -> 적용 -> 데이터 병합
pivot, pivot_table : DataFrame 형태를 변경하는 것
pivot :
pivot table : aggrefunction 함수를 활용하여 처리(집계)
pivot은 불가하고 pivot tabla은 가능한 경우 =>
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