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판다스(Pandas)의 시리즈(Series)는 1차원 데이터 구조로, 인덱스(index)와 값(value)으로 구성된 데이터를 담는 객체입니다. Series 는 열(column) 또는 변수(variable)를 나타내는 데에 자주 사용됩니다. Series 는 NumPy 배열과 유사하며, 인덱스를 통해 각 값에 접근할 수 있습니다. Series 의 특징 Series 는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다. 값의 정렬: 시리즈는 값의 정렬을 지원합니다. 기본적으로 인덱스에 따라 값이 정렬되어 있습니다. 유연한 인덱싱: 시리즈는 사용자가 지정한 인덱스를 사용하여 데이터에 접근할 수 있습니다. 인덱스는 숫자, 문자열 또는 기타 자료형으로 구성될 수 있습니다. 누락된 데이터 처리: 시리즈는 누락된 데이터를 표현하기..

판다스의 대표 자료구조인 DataFrame의 데이터 접근 및 조작 방법에 대해 알아보고자합니다. DataFrame의 데이터 접근 DataFrame에서 데이터에 접근하고 조작하는 함수들은 아래와 같습니다. data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Kate'], # 'Name' 컬럼 'Age': [25, 28, 32], # 'Age' 컬럼 'City': ['New York', 'London', 'Paris']} # 'City' 컬럼 df = pd.DataFrame(data) # DataFrame 생성 # 특정 컬럼의 값 확인 df['Column_Name'] # 특정 행의 값 확인 df.loc[row_label] # 특정 행과 열의 값 확인 df.loc[row_label, 'Column_..

DataFrame을 생성하고 조작하는 방법과 주요 함수들을 소개하려고합니다. DataFrame의 생성 DataFrame을 생성하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 다음과 같이 딕셔너리, 리스트, 배열 등의 데이터를 활용하여 생성하는 것입니다. import pandas as pd # 딕셔너리를 사용한 DataFrame 생성 data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Kate'], 'Age': [25, 28, 32], 'City': ['New York', 'London', 'Paris']} df = pd.DataFrame(data) # 리스트를 사용한 DataFrame 생성 data = [['John', 25, 'New York'], ['Alice', 28, 'Lon..

판다스가 제공하는 DataFrame 구조는 엑셀과 비슷하다고 볼 수 있습니다. 추가적으로 행과 열의 이름을 지정할 수 있습니다. 따로 행의 이름을 지정하지 않으면 index 가 저절로 생성됩니다. (0 부터) >>>import pandas as pd #230516 >>>data=pd.DataFrame({'이름':['카리나','윈터','닝닝','지젤'], '성별':['여','여','여','여'], '나이':['22','24','22','23']}) >>>print(data) 이름 성별 나이 0 카리나 여 22 1 윈터 여 24 2 닝닝 여 22 3 지젤 여 23 pd.DataFrame() 안의 데이터 자료형은 '딕셔너리' 입니다. 딕셔너리는 Key:Value 쌍을 원소로 하는 자료구조로 Dic = {'Ke..