In [1]: import os import numpy as np import pandas as pd In [2]: os.getcwd() #현재 디렉토리 확인 Out[2]: '/Users/limjongjun/Desktop/JayJay/Growth/Python/Class101_Pandas' In [3]: df1 = pd.read_csv('01_Contract_Data.csv') df1 Out[3]: Index Member_ID Sales_Type Contract_Type Channel Datetime Term Payment_Type Product_Type Amount_Month Customer_Type Age Address1 Address2 State Overdue_count Overdue_..
Python
작성일자 : 2023-09-30 Ver 0.1.1 Python을 활용하여 데이터 분석 및 전처리를 하고자 할시 반드시 써야할 모듈인 Pandas. Pandas 공식 사이트에서 제공하는 Cheat Sheet를 포스팅해두어 자유자재로 사용하는 수준이 될때까지 틈틈이 봐야겠다. 각 함수별로 옵션들도 많을터인데, 이 역시 틈틈이 공부할 수 있도록 해야겠다. 참고 사이트 - https://pandas.pydata.org/Pandas_Cheat_Sheet.pdf - https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/index.html#user-guide
작성일자 : 2023-09-24 Ver 0.1.1 Pandasql 소개 Pandasql은 파이썬에서 인기 있는 데이터 조작 라이브러리인 Pandas에 대한 SQL 인터페이스를 제공하는 파이썬 라이브러리다. 이를 통해 SQL에 익숙한 사용자에게는 직관적이고 효율적인 방법으로 데이터를 조작하고 분석할 수 있다. Pandasql은 SQLite 구문을 기반으로 하며, 데이터베이스 작업 시 익숙한 모든 SQL 문을 사용할 수 있도록 지원한다. 데이터 클리닝 작업이나 복잡한 데이터 분석 작업을 수행하더라도, Pandasql을 사용하면 프로세스를 더 간소화하고 효율적으로 수행할 수 있다. #pandasql 설치 !pip install pandasql #pandas 실행 import pandas as pd #panda..
작성일자 : 2023-09-24 Ver 0.1.1 CSV 파일(.csv) 불러오기 및 저장하기 불러오기 import pandas as pd data = pd.read_csv("path/filename.csv" [, options]) 매개변수 filepath or buffer 파일경로/파일이름.csv 을 입력하여 파일을 불러온다 sep or delimiter 초기값은 comma(,) 만일 분리되어있는 기준이 쉼표(,)로 분리되어 있지 않은 경우 기준이 되는 값을 입력하면 된다. 예를 들어 슬라이스(/), Tab( ) 등 으로 분리되어 있는 경우를 말한다 header 초기값은 0 컬럼명으로 사용할 행의 번호를 입력한다. names 사용할 변수명을 입력합니다. 파일에 변수명이 없다면 header를 None으로..
