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판다스

공부/code 2021. 7. 8. [Python] Pandas : 데이터 파악하기 shape, info(), describe(), corr(), nunique(), value_counts() 등 Python Pandas 파이썬 판다스 간단하게 데이터 파악하기 데이터 분석을 본격적으로 하기 전에 간단하게 데이터의 형태나 정보, 통계량, 변수별 상관관계, 변수별 레이블 종류 및 개수를 확인해보자. c.f. 예시를 들기 위하여 데이터는 데이콘의 신용카드 사용자 연체 예측 AI 경진대회 데이터셋을 사용하였다. 📌 데이터프레임.shape 데이터셋의 형태를 확인하기 위해 사용한다. i.e. train 데이터셋에 대하여 shape 적용 train.shape 실행결과 📌 데이터프레임.info() 데이터셋에 존재하는 컬럼명과 컬럼별 결측치, 컬럼별 데이터타입을 확인할 때 사용한다. i.e. train 데이터셋에 대하여 info() 적용 train.info() 실행결과 📌 데이터프레임.describe() 데이터셋..
공부/code 2021. 3. 27. [Python] Pandas : 자주 사용하는 데이터프레임 display 옵션 4가지 정리 Python Pandas 파이썬 판다스에서 자주 사용하는 display 옵션 (데이터프레임 출력 옵션) 정리 📌 개요 1. 데이터프레임에서 출력할 최대 컬럼 개수를 지정하는 옵션 : max_columns pd.options.display.max_columns 2. 데이터프레임에서 출력할 최대 행 개수를 지정하는 옵션 : max_rows pd.options.display.max_rows 3. 데이터프레임에서 출력할 최대 컬럼 너비를 지정하는 옵션 : max_colwidth pd.options.display.max_colwidth 4. pandas의 display 옵션을 리셋하기 (default 값으로 바꾸기) : pd.reset_option('^display.', silent=True) pd.reset_o..
공부/code 2021. 2. 28. [Python] Pandas : 데이터프레임에서 생략된 rows(행)과 columns(열) 다 보이게 하기 Python Pandas 파이썬 판다스 데이터프레임에서 길어서 생략된 rows(행)과 columns(열) 다 보이게 하기 아래와 같은 데이터프레임이 있다고 해보자. 행은 4209개, 열은 377개로 중간에 ... 표시로 생략되어 있음을 알 수 있다. 그렇다면 판다스에서 이렇게 생략된 부분을 모두 보이게 하려면 어떻게 해야할까? 📌 길어서 생략된 columns (열) 다 보이게 하기 데이터프레임에서 생략된 컬럼들을 모두 보이게 해보자. ✔ max_columns 옵션을 None으로 지정 import pandas as pd pd.options.display.max_columns = None 📌 길어서 생략된 rows (행) 다 보이게 하기 데이터 프레임에서 생략된 행들을 모두 보이게 해보자. ✔ max_row..
공부/code 2021. 2. 19. [Python] Pandas : loc 과 iloc 의 차이 Python Pandas 파이썬 판다스 loc과 iloc의 차이 ✔ loc 1. 데이터프레임의 행이나 컬럼에 label이나 boolean array로 접근. 2. location의 약어로, 인간이 읽을 수 있는 label 값으로 데이터에 접근하는 것이다. ✔ iloc 1. 데이터프레임의 행이나 컬럼에 인덱스 값으로 접근. 2. integer location의 약어로, 컴퓨터가 읽을 수 있는 indexing 값으로 데이터에 접근하는 것이다. 예시 ✔ 데이터 프레임 생성 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ "bid_id": [1, 2, 3], "bidder_id": ["Gadi", "Conda", "Lion"], "city": ["Seoul", "LA", "Sydney"]..

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