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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..

pop() 메서드는 딕셔너리에서 주어진 키(key)를 삭제하고 해당 키의 값을 반환하는 메서드입니다. 이를 통해 딕셔너리에서 특정 키를 제거할 수 있습니다. pop() 메서드를 사용하여 딕셔너리에서 키를 제거하는 예시입니다. my_dict = {'name': 'John', 'age': 25, 'city': 'New York'} age_value = my_dict.pop('age') print(my_dict) print(age_value) 위의 코드에서 my_dict.pop('age')를 사용하여 'age' 키를 삭제하고 해당 값인 25를 반환합니다. pop() 메서드는 삭제된 키의 값을 반환하기 때문에 age_value 변수에 저장하여 이후에 사용할 수 있습니다. pop() 메서드의 활용 /키 값의 수정..

딕셔너리에 새로운 딕셔너리를 추가하는 방법은 간단합니다. 기존의 딕셔너리에 새로운 키-값 쌍을 할당하면 됩니다. 이때 값으로는 새로운 딕셔너리를 사용하면 됩니다. 예를 들어, 다음과 같은 기존의 딕셔너리가 있다고 가정하고, my_dict = {'name':'John', 'age':25} 'city'와 'country'라는 키를 가진 새로운 딕셔너리를 정의해보겠습니다. new_dict={'city':'Seoul','country':'Korea'} 위 my_dict 에 새로운 딕셔너리를 추가하는 방법은 update() 메서드를 사용하면 됩니다. 새로운 딕셔너리의 키-값 쌍이 기존 딕셔너리에 추가됩니다. update() 메서드를 사용 >>>my_dict=update(new_dict) >>>my_dict {'n..

딕셔너리(Dictionary)는 인덱스(index)를 사용하여 특정 키(key)에 해당하는 값을 검색할 수 있습니다. 딕셔너리에서는 숫자 인덱스를 사용하는 것이 아니라 키를 사용합니다. 예를 들어, 다음과 같은 딕셔너리를 가정해봅시다 student_scores = {'John': 90, 'Emily': 85, 'Daniel': 95, 'Sarah': 88} 이 딕셔너리는 학생들의 이름과 점수를 저장하고 있습니다. 이제 'John'의 점수를 얻기 위해 다음과 같이 인덱싱을 사용할 수 있습니다. john_score = student_scores['John'] print(john_score) 출력 결과는 90이 될 것입니다. 여기서 'John'이 키이고, 해당하는 값은 90입니다. 딕셔너리에서는 키를 사용하여..