0317 Pandas

wldnjswldnjs·2022년 3월 28일

데이터 분석

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1. 프로그램적으로 SQL을 직접 이용

외부 모듈이 필요 => pymysql modeul이 필요

conda install pymysql

1. 데이터베이스 생성

2. Table 생성

제공된 script 파일 이용

파일 - Open SQL Script - 번개 누르기

3. JSON 파일로 저장

4. 제공된 JSON 파일을 정렬

JSON FORMATTER를 이용


5. DataFrame 생성

JSON 파일 이용

외부 resource를 이용

2. indexing, slicing

DataFrame 생성

1. 하나의 column 추출

2. 하나의 column을 추출하면 view로 추출됨

3. 비연속적인 두 개 이상의 column 추출

4. 특정 column의 값 수정

5. 새로운 column 추가

6. 연산을 통해서 새로운 column 추가

7. column 삭제

3. column indexing

1. df[]

4. row indexing

1 slicing

2. df.loc[] / 지정 index

2.1 row indexing과 column indexing

2.2 boolean indexing

3. df.iloc[] / 숫자 index

4. 새로운 row 추가

![]

5. row 삭제

5. DataFrame이 제공하는 함수

1. head(), tail()

2. shape

3. info()

4. count()

5. value_counts()

6. unique()

7. isin()

8. 정렬 np.random.permutation()

8.1 random 데이터 생성

8.2 index를 기반으로 한 정렬

8.3 value를 기반으로 한 정렬

9. 집계함수

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