Hippo's data

오늘은 저번 데이터프레임 조회 및 추출에 이어서 정형 데이터분석에서 주로 사용되는 데이터 프레임 변형의 3가지 방법에 대해 알아보겠습니다! 데이터분석을 할 때 데이터의 행,열 구조를 변형해야 하는 경우가 많은데요 이 경우 주로 활용되는 방법이 groupby(그룹화), pivot, stack 입니다 1. groupby(그룹화) -> 같은 값을 하나로 묶어 통계 또는 집계 결과를 얻기위해 사용 -> groupby 결과는 딕셔너리 형태 data_sex = data.groupby('sex') data_sex.groups -> groups이하여 그룹 속성 살펴볼 수 있음 {'F': [0, 2, 3, 5, 7, 9, 12, 13, 14, ...], 'M': [4, 6, 8, 11, 15, 18, 22, 23, 27..

오늘은 정형 데이터분석에서 주로 사용되는 데이터 프레임 형식 다루기에 대해 정리해보겠습니다 데이터프레임(DataFrame)이란? ->2차원의 행(col), 열(row)의 테이블 구조를 가진 자료형 보통 테이블 형태의 파일은 데이터프레임형식으로 파일을 읽는데요 파일 읽고 데이터프레임 생성 data = pd.read_csv('경로') 파라미터 - sep - 각 데이터 값을 구별하기 위한 구분자(separator) 설정 - index_col : index로 사용할 column 설정 - usecols : 실제로 dataframe에 로딩할 columns만 설정 (usecols은 index_col을 포함해야 함) # 함수에 커서올리고 shift+tab을 누르면 해당 함수의 parameter 볼 수 있음 - head..