개발새발

데이터 분석을 하다 보면 서로 다른 데이터셋을 합쳐야 하는 경우가 많습니다. 이때 SQL의 JOIN과 유사한 개념을 파이썬에서도 사용할 수 있습니다. 이번 글에서는 파이썬에서 데이터 결합(조인)하는 방법을 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명하고, SQL 조인과의 차이점도 비교해보겠습니다.1. 파이썬에서 데이터 조인이란? 파이썬에서 데이터 조인은 두 개 이상의 데이터프레임을 특정 기준(키, key)에 따라 합치는 과정을 의미합니다. 주로 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터프레임을 병합(merge)하거나 결합(concatenate)할 수 있습니다.SQL에서의 JOIN과 매우 유사하지만, 문법과 방식에서 차이가 있습니다.2. SQL JOIN과 파이썬 pandas JOIN의 비교 비교 항목 SQL JO..

문제를 보고 실습 하기 방법 1DataFrame 생성 후 직접 추가pd.DataFrame()을 사용하여 비어 있는 DataFrame 객체를 생성합니다.이후, 데이터를 열(column) 단위로 추가하여 완성합니다. 방법2딕셔너리로 DataFrame 생성각 열(column)을 딕셔너리의 키(key), 데이터(값)를 리스트로 구성하여 한 번에 DataFrame을 생성할 수 있습니다. 데이터의 평균 구하기numeric_only는 Pandas의 집계 함수(aggregation functions)에서 사용되는 매개변수로, 데이터프레임에서 숫자 데이터만 처리할지 여부를 지정하는 역할을 합니다. 데이터의 NaN 을 평균으로 채우기 데이터 분석 문제   테이터의 행과 열 확인 하기 데이터 상위 5개 목록만 확인하기 테이..

Pandas란?Pandas는 Python에서 데이터 분석과 조작을 위한 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나입니다. 데이터 처리를 단순화하고 효율적으로 수행할 수 있도록 설계된 도구로, **표 형식의 데이터(스프레드시트처럼)**를 다루기에 최적화되어 있습니다.주로 DataFrame과 Series라는 두 가지 주요 데이터 구조를 기반으로 작동하며, 데이터를 정리, 분석, 변환, 시각화할 때 사용됩니다.Pandas의 특징쉽고 직관적인 데이터 조작데이터의 필터링, 정렬, 병합, 그룹화 등을 간단히 처리할 수 있습니다.다양한 데이터 포맷 지원CSV, Excel, SQL, JSON, HTML 등의 파일 포맷을 읽고 쓸 수 있습니다.고성능 데이터 처리NumPy를 기반으로 최적화되어 대규모 데이터 처리에 적합합니다.강..