Pandas 여정을 진행하면서 기본을 넘어 데이터 조작 기술에 정교함을 더하는 몇 가지 강력한 기술을 살펴보겠습니다. 1. DataFrame 병합 및 연결 여러 소스의 데이터를 결합하는 기술을 자세히 살펴보세요. DataFrame 병합과 연결의 차이점을 이해하고 다양한 유형의 조인을 처리하는 방법을 알아보세요. # Concatenate DataFrames vertically result = pd.concat([df1, df2]) # Merge DataFrames based on a common column merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='common_column', how='inner') 설명 연결: pd.concat()은 DataFrame을 수직으로 쌓는 ..

Pandas는 가장 인기 있고 강력한 Python용 데이터 분석 라이브러리 중 하나입니다. 사용하기 쉬운 데이터 구조와 구조화된 데이터 작업을 위한 도구를 제공합니다. 이 글에서는 데이터 분석에 Pandas를 사용하는 방법에 대한 실용적인 소개를 살펴보겠습니다. Pandas 가져오기 Pandas를 사용하려면 먼저 Pandas를 가져와야 합니다. import pandas as pd 일반적으로 pd를 약어로 사용하여 Pandas를 가져오는 것이 일반적입니다. Pandas DataFrame 만들기 Pandas DataFrame은 다양한 데이터 유형(string, number, boolean 등)을 열에 저장할 수 있는 2차원 레이블이 지정된 데이터 구조입니다. 스프레드시트나 SQL 테이블과 비슷합니다. dic..