Data Preprocessing(데이터 전처리) - 행 추가, 삭제
1. DataFrame Sourcegrade_dic = { '국어': [98, 88, 92, 63, None], '영어': [None, 90, 70, 60, 50], '수학': [88, 62, None, 31, None], '과학': [64, 72, None, 70, 88] } import pandas from pandas import DataFrame from prettytable import PrettyTable df = DataFrame(grade_dic, index=['코난', '뭉치', '아름', '세모', '장미']) if isinstance(df, pandas.core.frame.DataFrame): table = PrettyTable([''] + list(df.columns)) for ro..
Data Preprocessing(데이터 전처리) - 기초
1. 데이터 전처리분석에 적합하게 데이터를 가공하는 작업.데이터 분석에서 가장 많은 시간이 걸리는 작업.Data Manipulation(데이터 가공) / Data Handling(데이터 핸들링) / Data Cleanging(데이터 클리닝)이라 불린다. 2. Prettytablepip install prettytable 3. DataFrame Sourcegrade_dic = { '국어': [98, 88, 92, 63, None], '영어': [None, 90, 70, 60, 50], '수학': [88, 62, None, 31, None], '과학': [64, 72, None, 70, 88] } import pandas from pandas import DataFrame from prettytable im..
Pandas Aggregate Function(Pandas 집계 함수)
1. DataFrame Sourcefrom pandas import DataFrame grade_dic = { '국어': [98, 88, 92, 63, None], '영어': [None, 90, 70, 60, 50], '수학': [88, 62, None, 31, None], '과학': [64, 72, None, 70, 88] } df = DataFrame(grade_dic, index=['코난', '뭉치', '아름', '세모', '장미']) print(df) 2. 출력물 국어 영어 수학 과학코난 98.0 NaN 88.0 64.0뭉치 88.0 90.0 62.0 72.0아름 92.0 70.0 NaN NaN세모 63.0 60.0 31.0 70.0장미 NaN 50.0 NaN 88.0 Process finishe..