팬더 - 플로팅 플로팅 Pandas는 이 plot()방법을 사용하여 다이어그램을 만듭니다. Matplotlib 라이브러리의 하위 모듈인 Pyplot을 사용하여 다이어그램을 화면에 시각화할 수 있습니다. 예시 Matplotlib에서 pyplot을 가져오고 DataFrame을 시각화합니다. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('data.csv') df.plot() plt.show() 이 페이지의 예에서는 'data.csv'라는 CSV 파일을 사용합니다. data.csv 다운로드 또는 data.csv 열기 산포도 kind다음 인수 를 사용하여 산점도를 원한다고 지정합니다 . kind = 'scatter' 산점도에는 x축과 ..

Pandas - 빈 셀 청소 빈 셀 빈 셀은 데이터를 분석할 때 잠재적으로 잘못된 결과를 제공할 수 있습니다. 행 제거 빈 셀을 처리하는 한 가지 방법은 빈 셀이 포함된 행을 제거하는 것입니다. 데이터 세트가 매우 클 수 있고 몇 개의 행을 제거해도 결과에 큰 영향을 미치지 않기 때문에 일반적으로 괜찮습니다. 예시 빈 셀이 없는 새 데이터 프레임을 반환합니다. import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') new_df = df.dropna() print(new_df.to_string()) 참고: 기본적으로 dropna()메서드는 새 DataFrame을 반환하고 원본을 변경하지 않습니다. 원래 DataFrame을 변경하려면 다음 inplace = True인수 를 사..

Pandas는 데이터 세트 작업에 사용되는 Python 라이브러리입니다. 데이터를 분석, 정리, 탐색 및 조작하는 기능이 있습니다. "Pandas"라는 이름은 "Panel Data"와 "Python Data Analysis"를 모두 참조하며 2008년 Wes McKinney가 만들었습니다. Pandas에 대해 자세히 알아볼 수 있도록 14개의 튜토리얼 페이지를 만들었습니다. 기본 소개로 시작하여 데이터 정리 및 플로팅으로 끝납니다. 판다스의 데이터 유형 1. Pandas Series Pandas Series는 테이블의 열과 같습니다. 모든 유형의 데이터를 보유하는 1차원 배열입니다 2. 데이터프레임이란? Pandas DataFrame은 2차원 배열 또는 행과 열이 있는 테이블과 같은 2차원 데이터 구조입..