ChatGPT 아카이브12 melt() 함수의 옵션 헛갈리지 않게 기억하기 ✅ Pandas의 melt() 함수 정리함수 이름pandas.DataFrame.melt()역할넓은 형태(Wide Format)의 데이터를 긴 형태(Long Format)로 변환왜 사용?여러 개의 열(column)을 하나의 열로 변환하여 분석하기 쉽게 만들기 위해어떻게 동작?id_vars로 고정할 열, value_vars로 변환할 열을 지정기본 문법df.melt(id_vars=['고정할 열'], value_vars=['변환할 열'])새로운 열 이름 지정var_name='새로운 변수명', value_name='새로운 값명' 옵션 사용 ✅ Pandas melt() 옵션을 쉽게 풀어서 설명옵션 이름뜻을 풀어서 설명쉽게 이해하는 방법예제 값id_vars → "identity variables"그대로 유지할 열 (.. 2025. 3. 5. 메서드 체이닝(Method Chaining) 파헤치기 ✅ 메서드 체이닝(Method Chaining) 정리구분설명개념여러 개의 메서드(함수)를 연속적으로 연결하여 호출하는 방식필요한 이유코드를 간결하게 유지하고, 중간 변수 없이 연속적인 데이터 처리를 하기 위해 사용어떻게 동작?하나의 메서드가 실행된 후, 그 결과를 반환하여 다음 메서드에서 바로 처리할 수 있도록 연결됨기본 원리대부분의 Pandas 메서드는 DataFrame 또는 Series를 반환하므로, 연속적으로 호출 가능주의할 점각 메서드가 반환하는 객체 타입을 확인해야 하며, 코드 가독성이 떨어질 수 있음 📌 메서드 체이닝 동작 절차단계동작 내용예제 코드1단계원본 데이터프레임 생성df = pd.DataFrame({...})2단계필요한 열 선택 (filtering)df[['column1', 'col.. 2025. 3. 5. pivot vs pivot_table 차이점 ✅ Pandas의 pivot() 함수 정리함수 이름pandas.DataFrame.pivot()역할데이터를 특정 열(column) 값을 기준으로 재구성(재배열)왜 사용?긴 형태의 데이터(멀티 인덱스 형태)를 넓은 형태(행렬 형태)로 변환할 때 유용어떻게 동작?index, columns, values를 지정하여 새로운 형태의 데이터프레임 생성기본 문법df.pivot(index='행으로 설정할 열', columns='열로 설정할 열', values='값')제약 조건같은 (index, columns) 조합에 중복된 값이 없어야 함 (pivot_table()은 가능) 🚀 결론✔ pivot()은 데이터를 행(index), 열(columns), 값(values)을 기준으로 재구성✔ 긴 형태(Long Format) .. 2025. 3. 5. concate / 축(axis) 번호 살펴보기 concate함수 이름pandas.concat()역할여러 개의 데이터프레임(DataFrame) 또는 시리즈(Series)를 행(row) 또는 열(column) 방향으로 연결왜 사용?여러 개의 데이터를 하나로 합쳐야 할 때 (예: 데이터 병합, 새로운 데이터 추가)어떻게 동작?axis=0(기본값)일 때 행(row) 기준 연결, axis=1일 때 열(column) 기준 연결기본 문법pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)중복 인덱스 처리ignore_index=True를 사용하면 새로운 연속 인덱스를 부여열이 다를 때join='outer'(기본값) → 누락된 값은 NaN으로 채움, join='inner' → 공통된 열만 유지 ✔ axis=0 = 행(row) 방향,.. 2025. 3. 5. pandas rename 함수 / astype 함수 / Pandas의 View 와 Copy 반환 rename 함수함수 이름pandas.DataFrame.rename()역할데이터프레임의 행(인덱스) 또는 열(컬럼)의 이름을 변경왜 사용?데이터 정리를 위해 컬럼명을 직관적으로 변경하거나, 불필요한 특수문자를 제거할 때 사용어떻게 동작?columns 또는 index 매개변수를 사용하여 딕셔너리 형태로 변경할 이름을 지정기본 문법df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, index={0: 'first_row'}, inplace=False)inplace 옵션True로 설정하면 원본 데이터프레임을 직접 변경, False면 변경된 복사본을 반환주의할 점딕셔너리에 없는 컬럼이나 인덱스는 변경되지 않음 astype 함수함수 이름pandas.DataFrame.astype()역할데.. 2025. 3. 5. dropna() vs fillna() 비교 / NaN과 None의 차이 📌 dropna() 함수 개념 정리 표항목설명📌 무엇인가?dropna()는 결측값(NaN, None)이 포함된 행 또는 열을 제거하는 함수❓ 왜 써야 하는가?NaN 값이 많으면 분석 및 모델 학습에 방해가 되기 때문⚙️ 어떻게 동작하는가?axis, how, subset, inplace 등의 옵션을 사용하여 동작 방식 조절🛠 dropna() 동작 방식 비교옵션설명예제기본 사용법NaN이 포함된 행 제거df.dropna()열 제거NaN이 포함된 열 제거df.dropna(axis=1)모든 값이 NaN인 행만 제거일부 NaN이 아닌 값이 있으면 유지df.dropna(how='all')특정 열 기준으로 NaN 제거해당 열에 NaN이 있는 행만 제거df.dropna(subset=['age'])원본 변경 (inp.. 2025. 3. 4. 이전 1 2 다음