반응형 missing data (nan) 처리1 [PYHTON, 파이썬] Pandas 라이브러리를 이용한 데이터 프레임 처리, SettingWithCopyWarning, Missing Data (NaN) 처리, 병합 및 결합 방법 Python: Pandas 라이브러리를 이용한 데이터 프레임 처리 파이썬의 데이터 분석 라이브러리인 Pandas는 데이터 조작과 분석에 탁월한 기능을 제공합니다. 특히 데이터 프레임(DataFrame)은 Pandas의 핵심 클래스 중 하나로, 표 형식의 데이터를 처리하는 데 매우 유용합니다. 이번 블로그 글에서는 Pandas의 데이터 프레임을 사용하는 방법을 소개하고, 자주 발생하는 문제와 해결 방법을 다루겠습니다. Pandas 설치 및 데이터 프레임 생성 먼저 Pandas를 설치해야 합니다. Pandas는 pip을 통해 쉽게 설치할 수 있습니다. pip install pandas데이터 프레임을 생성하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 일반적으로는 리스트나 딕셔너리로부터 생성하거나 CSV 파일을 불러.. 2024. 5. 21. 이전 1 다음 반응형