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[Pandas] 결측치가 있는 칼럼명 추출하는 쉬운 방법

차례 1. 데이터프레임 불러오기 2. 데이터 결측치 확인하기 3. 칼럼별 결측치 합계 확인하기 4. 결측치가 없는 칼럼만 추출하기 예제 결측치 확인은 필수적인 데이터전처리 작업입니다. 우리는 본 포스팅을 통해 결측치가 없는/있는 칼럼을 한번에 출력하는 방법에 대해 알아볼 것입니다. 1. 데이터프레임 불러오기 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('train.csv') df 2. 데이터 결측치 확인하기 df.isnull() 3. 칼럼별 결측치 합계 확인하기 df.isnull().sum() 4. 결측치가 없는 칼럼만 추출하기 df.columns[df.isnull().sum() != 0] Pandas 결측치 행 추출, DataFrame 값이 있는지..
Develop/Pandas 2022. 9. 25. 02:54

[Pandas] DataFrame.info 사용시 안잘리고 모두 나오게 하기

차례 1. 데이터프레임 불러오기 2. 데이터프레임 정보 확인하기 3. info 컬럼 전부 보이게 하기 예제 데이터전처리 작업을 하다보면 데이터프레임의 정보를 확인하기 위해 info함수를 사용합니다. 그런데 가끔 컬럼이 너무 많은 데이터프레임의 경우 컬럼의 정보가 전부 출력되지 않습니다. 우리는 본 포스팅을 통해 컬럼 정보를 전부 출력하는 방법에 대해 알아볼 것입니다. 1. 데이터프레임 불러오기 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel('many_columns.xlsx') df 2. 데이터프레임 정보 확인하기 df.info() 데이터프레임 정보를 확인해도 컬럼이 많기 때문에 자세하게 출력이 되지 않습니다. 3. info 컬럼 전부 보이게 하기 ..
Develop/Pandas 2022. 9. 25. 01:52

[Pandas] 특정 데이터타입 추출하는 2가지 방법

차례 1. 연산자('==')를 사용하여 특정 데이터타입 추출하기 2. 함수('select_dtypes')를 사용하여 특정 데이터타입 추출하기 데이터전처리 작업을 하다보면 특정 데이터타입을 가진 특성값(features)만 추출해야되는 경우가 종종 생깁니다. 이때 파이썬 연산자('==') 또는 함수('select_dtypes')를 사용하면 쉽게 특정 데이터타입을 추출할 수 있습니다. 예제파일 1. 연산자('==')를 사용하여 특정 데이터타입 추출하기 (1) 데이터 불러오기 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('train.csv') df (2) 데이터 칼럼의 데이터타입 확인하기 df.dtypes (3) 연산자를 사용하여 특정 데이터타입 추출하기 ..
Develop/Pandas 2022. 9. 22. 23:58

[Pandas] 데이터프레임에 행/열 합계 추가하기

차례 1. 데이터프레임 만들기 2. 행/열 합계 구하기 3. 행/열 합계 구하고 데이터프레임에 반영하기 파이썬도 엑셀처럼 데이터의 합계를 쉽게 구할 수 있습니다. 아래 예제를 차례대로 따라하시다보면 금방 익숙해지실 겁니다. 1. 데이터프레임 만들기 import numpy as np import pandas as pd np.random.seed(0) df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 101, 60).reshape(12, 5), columns=['A','B','C','D','E']) df.index = pd.date_range('2022-01-01', '2022-12-31', freq='M').strftime('%Y-%m') df 2. 행/열 합계 구하기 단순히 데이터프레..
Develop/Pandas 2022. 9. 22. 18:10

[Pandas] 데이터프레임에 숫자 천단위 콤마(,) 넣기 / 빼기

차례 1. 천단위 콤마(,) 넣기 2. 천단위 콤마(,) 빼기 가끔 데이터를 불러왔는데 숫자로 표시된 데이터의 타입이 object인 경우가 많습니다. 게다가 콤마까지 있으면 데이터전처리 과정이 하나 더 추가됩니다. 이번 포스팅에서는 숫자 천단위 콤마(,)를 쉽게 넣거나 빼는 법을 설명하겠습니다. 예제파일 1. 천단위 콤마(,) 넣기 포맷팅 '{형식}'.format(숫자)를 이용합니다. >>> int_num = 123456 >> int_num_comma = '{:,}'.format(int_num) >>> print(int_num_comma) 123,456 포맷팅이 낯선 분들은 아래 포스팅을 참고하면 쉽게 이해하실 수 있습니다. [Python] 출력형식 %d %01d %02d %s %f 1. 파이썬 출력형식..
Develop/Pandas 2022. 9. 21. 18:20

[Pandas] 데이터프레임 데이터타입(dtype) 쉽게 바꾸는 방법 (astype)

차례 1. 사용방법 2. 예제 파이썬이 제공하는 astype 함수는 '데이터타입 변경' 기능이 있습니다. 각 함수마다 적용되는 데이터 타입에 맞추기 위해 사용합니다. 1. 사용방법 문법 dataframe.astype(dtype, copy, errors) 매개변수 ① dtype : Requried 변경할 데이터 타입입니다. 딕셔너리 형태로 여러개의 칼럼의 데이터타입을 변경할 수 있습니다. DataFrame.astype( { '이름':'object', '나이':'int64' } ) ② copy, errors : 잘 사용하지 않으므로 생략하겠습니다. 개인적으로 저는 astype을 아래와 같은 방법으로 사용합니다. 데이터프레임['변경할칼럼'] = 데이터프레임['변경할칼럼'].astype('변경할 데이터타입') ..
Develop/Pandas 2022. 9. 21. 18:10

[Pandas] 결측치가 있는 행/열 쉽게 제거하는 방법 (dropna)

차례 1. 사용방법 2. 예제 1. 사용방법 문법 DataFrame.dropna(axis, how, thresh, subset, inplace) 매개변수 ① axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 결측치제거 방향입니다. ② how : {‘any’, ‘all’}, default ‘any’ - any : 하나라도 결측치인 경우 제거합니다. - all : 전부 결측치인 경우 제거합니다. ③ thresh : int, optional 삭제되지 않기 위해 요구되는 최소 Value 값입니다. thresh=5 경우, axis 기준으로 value 값이 5개 이상 존재한다면 그 axis는 삭제되지 않습니다. 그러나 Value의 개수가 선언한 thresh에 미치지 못한다면 그..
Develop/Pandas 2022. 9. 21. 00:39

[Pandas] 'Groupby 함수' 꼭 알아야할 기본 사용법

차례 1. 데이터프레임.groupby(ⓐ, ⓑ, ⓒ, ⓓ, ⓔ, ⓕ, ⓖ) 2. count / size 함수 차이 3. 데이터형태 변환 (size → to_frame → unstack) 4. head / tail 5. 평균 구하기 mean 6. 집계함수 agg Python | Pandas dataframe.groupby() Pandas에서 제공하는 groupby 함수는 카테고리에 따른 데이터를 그룹화하여 반환합니다.. 또한 데이터를 효율적으로 집계하는 데 도움을 줍니다. 한마디로 데이터프레임을 효과적으로 편집할 수 있는 일종의 엑셀이라 생각하시면 편합니다. 예제파일 1. 데이터프레임.groupby(ⓐ, ⓑ, ⓒ, ⓓ, ⓔ, ⓕ, ⓖ) 문법 DataFrame.groupby(by=None, axis=0, l..
Develop/Pandas 2022. 6. 19. 18:42

[Pandas] 데이터 선택하기 (loc / iloc)

데이터프레임에서 보통 iloc, loc를 사용하여 데이터를 선택합니다. 추가로 인덱싱과 슬라이싱을 사용하면 효과적입니다. [Python] 데이터 선택하기 (인덱싱 / 슬라이싱) 파이썬은 엑셀과 달리 여러가지 데이터 타입이 있습니다. 이 중 가장 많이 사용하는 데이터타입은 리스트입니다. List type 리스트 = [요소1, 요소2, ...] stock = ['삼성전자', 'LG전자'] 파이썬에서 리스 bohemihan.tistory.com 사용방법 데이터프레임.loc[행, 열] iloc : 행번호(integer position)를 통해 값을 찾습니다. loc : 문자(labeling)을 통해 값을 찾습니다. 예제파일 ## 환경설정 import pandas as pd import numpy as np ##..
Develop/Pandas 2022. 3. 20. 01:02

[Pandas] 데이터프레임 옵션 설정하기 (화면, 컬럼 전부 보이게 하기)

목차 1. Pandas 옵션설정 1-1. 옵션목록 확인 1-2. 옵션적용 2. 유용한 환경설정 2-1. 컬럼(columns) 2-2. 행(rows) 2-3. 숫자 표기 1. Pandas 옵션설정 1-1. 옵션목록 확인 import pandas as pd pd.describe_option() 공식문서 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/options.html Options and settings — pandas 1.4.1 documentation The default Excel writer engine for ‘xls’ files. Deprecated since version 1.2.0: As xlwt package is no longer m..
Develop/Pandas 2022. 2. 21. 00:05