python pandas 예제

팬더는 NumPy 패키지 위에 내장되어 있으며, 이는 많은 NumPy 구조가 팬더에서 사용또는 복제된다는 것을 의미합니다. 팬더의 데이터는 종종 SciPy의 통계 분석, Matplotlib의 플로팅 함수 및 Scikit-learn의 기계 학습 알고리즘을 공급하는 데 사용됩니다. 위에서 볼 수 있듯이 행 0:5를 원한다고 지정했습니다. 즉, 위치 0부터 위치 5까지의 행을 원했지만 포함하지 는 않습니다. 첫 번째 행은 위치 0으로 간주됩니다. 이렇게 하면 위치 0, 1, 2, 3 및 4의 행이 있습니다. 첫 번째 위치 값(예: :5)을 벗어나면 0을 의미한다고 가정합니다. 0:과 같이 마지막 위치 값을 벗어나면 DataFrame의 마지막 행 또는 열을 의미한다고 가정합니다. 우리는 모든 열을 원했기 때문에 어떤 위치도없이 콜론 (:)만 지정했습니다.

이렇게 하면 0부터 마지막 열까지의 열이 생겼습니다. 다음은 결과와 함께 몇 가지 인덱싱 예제입니다. 이 열을 무시해도 되지만 나중에 어떤 인덱스 값이 있는지 살펴보겠습니다. 파이썬의 데이터로 작업하려면 csv 파일을 목록으로 어떻게 처리합니까? 파이썬에서는 예제_list[1:4]와 같은 괄호로 만 슬라이스하십시오. 그것은 팬더에서 같은 방식으로 작동: 여기 팬더의 주요 데이터 구조를 사용 하 여 생산성을 신속 하 게 얻을 수 있도록 예제의 몇 가지: DataFrame 에 대 한 답변 11 자주 묻는 팬더 질문 가져오기 해야 합니다 필수 기능을 나타냅니다., 데이터 과학 작업을 위해 데이터를 정리하고 조작할 수 있습니다. 이 문제에 충분히 깊숙이 들어갔는지 확실하지 않습니까? 파이썬에서 데이터를 가져 오는 과정이 도움이 될 것입니다! 만약 당신이 이것에서 놀고 있어, 실제 프로젝트에서 직장에서 팬더를 보고 싶을 수도 있습니다. 데이터 과학 및 기계 학습 파이프라인 자습서 시리즈에서 전처리의 중요성은 반드시 읽어야 하며 파이썬 및 기계 학습 에 대한 공개 과정 소개는 반드시 완료해야 합니다. 언제나처럼, 당신은 어떤 의견, 노트, 제안이나 질문이있는 경우, 저를 작성하는 것을 망설이지 말라! 🙂 읽어 주셔서 감사합니다 나는 자연스럽게 귀여운 팬더의 사진과 질문으로 끝날 것입니다 – 당신이 선호하는, 거대한 팬더 또는 붉은 팬더??? 목록 (및 dict) 이해는 일반적으로 팬더 및 데이터로 작업 할 때 유용하게 사용할 수 있습니다. 데이터를 탐색할 때 존재하지 않는 값에 대한 자리 표시자인 누락되거나 null 값이 발생할 가능성이 큽분합니다. 가장 일반적으로 당신은 파이썬의 없음 또는 NumPy의 np.nan을 볼 수 있습니다, 각각은 어떤 상황에서 다르게 처리됩니다. 분명히, DataFrames를 만드는 것은 파이썬에서 데이터 머징에 올 때 당신이 하고 싶은 거의 모든 일의 첫 번째 단계입니다.

경우에 따라 처음부터 시작하길 원하지만 목록이나 NumPy 배열과 같은 다른 데이터 구조를 팬더 DataFrames로 변환할 수도 있습니다. 이 섹션에서는 후자만 다룹니다. 그러나 나중에 데이터를 채울 수 있는 빈 DataFrames를 만드는 방법에 대해 자세히 읽으려면 질문 7로 이동하십시오. loc와 iloc은 파이썬 목록 슬라이스와 유사하다고 생각할 수 있습니다.

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