소프트웨어 공장

Pandas로 Excel 파일 다루기

Pandas로 Excel 파일 다루기1. 개요Excel은 데이터 분석에서 자주 사용되는 포맷 중 하나입니다. Pandas는 read_excel과 to_excel을 제공하여 Excel 파일을 쉽게 읽고 저장할 수 있도록 지원합니다. 이번 포스팅에서는 Pandas를 활용하여 Excel 파일을 다루는 방법을 실습과 함께 알아보겠습니다.2. Excel 파일 읽기 (read_excel)Pandas에서 Excel 파일을 읽기 위해 read_excel() 함수를 사용합니다. 먼저 Pandas와 openpyxl을 설치해야 합니다.pip install pandas openpyxl이제 샘플 Excel 파일을 읽어 보겠습니다.import pandas as pd# Excel 파일 읽기df = pd.read_excel("sam..

Pandas로 CSV 파일 다루기

Pandas로 CSV 파일 다루기데이터 분석에서 CSV(Comma-Separated Values) 파일은 가장 널리 사용되는 포맷 중 하나입니다. Pandas를 활용하면 CSV 파일을 손쉽게 읽고, 수정하고, 저장할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Pandas로 CSV 파일을 다루는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.1. CSV 파일이란?CSV 파일은 각 행이 쉼표(,)로 구분된 텍스트 파일로, 간단하면서도 데이터 저장 및 교환에 많이 활용됩니다. Excel, 데이터베이스, 웹 애플리케이션 등 다양한 환경에서 사용됩니다.CSV 파일의 예시는 다음과 같습니다:name,age,cityAlice,25,New YorkBob,30,Los AngelesCharlie,35,Chicago이제 Pandas를 이용해 CS..

Series와 DataFrame의 차이 및 기본 생성 방법

Series와 DataFrame의 차이 및 기본 생성 방법Python의 데이터 분석 라이브러리인 Pandas는 데이터를 다루는 데 매우 유용한 도구입니다. Pandas의 핵심 객체로는 Series와 DataFrame이 있으며, 이 둘은 데이터 구조를 이해하는 데 필수적입니다. 이번 글에서는 Series와 DataFrame의 차이를 살펴보고, 기본적인 생성 방법을 예제와 함께 소개하겠습니다.1. Series와 DataFrame의 차이1.1 Series란?Series는 1차원 배열과 같은 구조로, 인덱스를 포함하는 데이터입니다. Python의 리스트나 NumPy 배열과 유사하지만, 인덱싱 기능이 추가되어 데이터 분석에 더욱 적합합니다.Series 예제import pandas as pd# 리스트를 사용하여 S..

Pandas란? 데이터 분석을 위한 필수 라이브러리데이터 분석을 위해 가장 널리 사용되는 Python 라이브러리 중 하나가 Pandas입니다. Pandas는 데이터를 효율적으로 다룰 수 있도록 도와주는 강력한 도구로, 표 형식의 데이터(데이터프레임)를 쉽게 조작하고 분석할 수 있도록 설계되었습니다.1. Pandas의 특징Pandas는 다양한 기능을 제공합니다. 대표적인 특징은 다음과 같습니다:데이터 구조 제공: Series와 DataFrame 같은 데이터 구조를 지원하여 다차원 데이터를 쉽게 다룰 수 있음.데이터 처리 기능: 필터링, 정렬, 그룹화, 집계, 결측값 처리 등의 다양한 기능 제공.파일 입출력 지원: CSV, Excel, SQL 등의 포맷으로 데이터를 저장하고 불러올 수 있음.고성능 연산: N..