ChatGPT 아카이브12 drop_duplicates() 함수 파헤치기 📌 drop_duplicates() 개념 정리항목설명📌 무엇인가?drop_duplicates()는 중복된 행을 제거하는 pandas 함수❓ 왜 써야 하는가?데이터에서 중복된 값이 있을 경우 분석 결과가 왜곡될 수 있기 때문⚙️ 어떻게 동작하는가?지정한 열 기준으로 중복된 행을 제거하고, 첫 번째(또는 마지막) 값을 남김📌 기본 사용법df.drop_duplicates(subset=['column_name'], keep='first', inplace=False) 🛠 drop_duplicates() 동작 방식 비교옵션설명예제기본 사용법모든 열을 기준으로 중복 제거df.drop_duplicates()특정 열 기준특정 열의 중복값을 기준으로 제거df.drop_duplicates(subset=['col1'].. 2025. 3. 4. 표현식(expression)과 할당문(statement) 둘 다 함수 return 값에 올 수 있을까? + 할당표현식( := ) def createBonusColumn(employees: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: return employees['bonus'] = employees['salary'] * 2 위 코드의 값 오류가 날까? 안날까? 오류발생! 오류가 발생하는 이유는 'employees['bonus'] = employees['salary'] * 2'의 반환값이 없기 때문이야.🔍 문제의 원인employees['bonus'] = employees['salary'] * 2 이 코드는 employees DataFrame에 'bonus' 컬럼을 추가하지만, 할당 연산 자체는 값을 반환하지 않아.따라서 return employees['bonus'] = employees['salary'] * 2는 .. 2025. 3. 4. .loc와 .iloc의 차이점/왜 둘은 모두 []를 사용할까?/loc와iloc가 데이터를 가져오는 과정 1. .loc와 .iloc의 차이점구분.loc[].iloc[]약자.loc = location .iloc = integer location 기반라벨(Label) 기반정수(Integer) 기반 행 선택df.loc['a'] → 'a' 인덱스의 행df.iloc[0] → 첫 번째(0번째) 행열 선택df.loc[:, 'A'] → 'A' 열 선택df.iloc[:, 0] → 첫 번째(0번째) 열 선택범위 선택df.loc['a':'c'] → 'a'~'c' 포함df.iloc[0:2] → 0~1 (마지막 포함 X) 2. ()이 아니라 []를 사용하는 이유.loc는 함수(메서드)가 아니라 호출할 수 없는 속성(attribute)이기 때문 "호출할 수 없는 속성(attribute) 객체란?"👉 Python에서 "호출할 수 .. 2025. 3. 3. 왜 Pandas는 2차원 리스트를 기본으로 사용할까? Pandas의 DataFrame()은 행(row)과 열(column) 구조를 가지므로, 2차원 리스트를 넣으면 각 리스트가 행으로 변환되기 쉬워.import pandas as pddata = [[1, 'Alice', 25], [2, 'Bob', 30], [3, 'Charlie', 35]]df = pd.DataFrame(data, columns=['ID', 'Name', 'Age'])print(df)왜 1차원 리스트는 행이 아니라 열로 해석될까?Pandas는 DataFrame()을 만들 때 각 내부 리스트를 행(row)로 해석하기 때문이야.1차원 리스트는 내부 리스트가 없으므로 각 원소가 하나의 열(column)로 해석돼!그럼 1차원 리스트를 넣으면 어떻게 될까?1차원 리스트도 DataFrame()에 전달.. 2025. 3. 3. 데이터프레임이 SQL보다 빠를까? 데이터프레임이 SQL보다 빠를 수도 있고 아닐 수도 있어. 사용 목적과 데이터 크기에 따라 다르기 때문이야.왜 데이터프레임이 SQL보다 빠를 수 있을까?메모리 기반 연산: 데이터프레임은 RAM에서 작동하므로 디스크 I/O가 필요 없는 경우 속도가 빠름.벡터 연산 최적화: Pandas 같은 라이브러리는 NumPy 기반으로 최적화되어 있어 연산 속도가 빠름.단순한 분석 작업: 작은 데이터셋에서 필터링, 변환, 정렬 같은 작업은 SQL보다 빠르게 실행될 수 있음.그럼 왜 SQL이 데이터프레임보다 빠를 수도 있을까?대용량 데이터 처리: SQL은 인덱스, 병렬 처리, 분산 저장 등을 활용해 테라바이트급 데이터를 효율적으로 관리함.최적화된 쿼리 실행: 데이터베이스는 쿼리 최적화 엔진을 사용하여 효율적인 실행 계획을.. 2025. 3. 3. SQL 테이블 vs DataFrame 비교 SQL 테이블은 데이터베이스에서 사용되는 구조로, 행과 열로 구성된 정형 데이터를 저장한다. 반면, Python의 DataFrame은 Pandas 라이브러리에서 제공하는 데이터 구조로, SQL 테이블처럼 행과 열을 가지지만 메모리 내에서 동적으로 조작이 가능하다.왜 SQL 테이블은 정적인 반면, DataFrame은 동적인 처리가 가능할까?SQL 테이블은 데이터베이스 시스템에서 저장되는 반면, DataFrame은 메모리에서 관리되기 때문이다. SQL 테이블은 데이터를 영구적으로 저장하고, 트랜잭션을 관리하며, 여러 사용자가 동시에 접근할 수 있도록 설계되었다. 반면, DataFrame은 일시적인 데이터 분석을 위해 메모리에서 동작하며, 조작 속도가 빠르지만 영구 저장 기능이 기본적으로 포함되지 않는다.왜 .. 2025. 3. 3. 이전 1 2 다음
