Per ardua ad astra.

corr() 함수와 numeric_only 옵션들어가며판다스(Pandas) 2.0.0 버전부터 @corr@ 함수의 @numeric_only@ 옵션의 기본값이 @False@로 변경되었다.이에 대한 내용을 정리해본다. 설명판다스(Pandas) 2.0.0 버전부터 @corr@ 함수의 @numeric_only@ 옵션의 기본값이 @False@로 변경되었다.이전 버전에는 기본값이 @True@로 설정되어 있어서, 이 옵션을 따로 넣어주지 않아도 됐었다.따라서 판다스 2.0.0 이상 버전이 적용된 빅데이터분석기사 실기 시험 9회차부터 @corr@ 함수를 사용할 경우, @numeric_only=True@ 옵션을 반드시 지정해줘야 한다.import pandas as pddf = pd.read_csv("data/Titani..

loc, iloc 차이점 비교 (Pandas)들어가며판다스(Pandas)의 @loc@과 @iloc@ 함수의 차이점을 정리해본다.두 함수는 판다스의 데이터프레임(DataFrame) 객체에서 사용할 수 있다. loc 함수개념라벨 기반(Label-based) 인덱싱 방식행과 열의 이름 또는 라벨을 기준으로 데이터를 선택한다.슬라이싱을 할 때, 끝값도 포함된다. (@[a, b]@) 사용 예시 코드import pandas as pddata = { 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}df = pd.DataFrame(data, index=['row1', 'row2', 'row3'])""" 출력 결과 A B Crow1 1 4 7row..

판다스(pandas) 출력 길이 제한 해제하기들어가며판다스(@pandas@)의 출력 길이 제한을 해제하는 방법을 정리해본다.긴 내용의 데이터를 확인할 경우 중간에 @...@으로 생략되어 있어서 불편한데, 이 설정을 해주면 전체 내용이 보이게 된다. 방법다음과 같이 @pd.set_option()@을 이용하여 최대 출력 행과 열의 개수를 없앨 수 있다.import pandas as pd# 행과 열의 최대 출력 제한 해제하기pd.set_option('display.max_rows', None) pd.set_option('display.max_columns', None) 참고 사이트 pandas.set_option — pandas 2.2.3 documentationdisplay.[large_repr, max_c..

데이터 전처리 할 때 결측값 제거 방법 (Pandas)들어가며데이터를 전처리할 때 판다스(Pandas)를 이용하여 결측값을 제거하는 방법을 정리해본다. 방법보통 다음과 같이 @df.dropna()@를 이용할 수도 있으나, 데이터에 공백(@' '@)이 있을 경우 제거하지 못한다는 단점이 있다.df['column'] = df['column'].dropna() 그래서 다음과 같이 @pd.to_numeric()@을 먼저 써서 공백(@' '@), @NaN@ 등 결측값을 전부 @NaN@으로 바꿔준 후, @dropna()@를 적용시켜주면 모든 결측치들을 제거할 수 있다.df['column'] = pd.to_numeric(df['column']) # 공백, NaN 등 모든 결측치들을 NaN으로 바꾸기df['colu..