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판다스(Pandas)의 DataFrame에서 filter() 함수는 열(axis=1) 또는 행(axis=0)을 선택하는 데 사용됩니다. filter() 함수는 기본적으로 열(axis=1)을 선택하는 함수입니다. 먼저, DataFrame.filter() 함수는 items 옵션을 사용하여 열의 이름을 지정하여 열을 선택할 수 있습니다. 이 경우, 열 이름을 문자열 또는 리스트 형식으로 전달할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 DataFrame이 있다고 가정해 봅시다. import pandas as pd df = pd.DataFrame({'이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave'], '나이': [25, 30, 35, 40], '성별': ['여성', '남성', '남성', '남..

Pandas는 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리로, 데이터 프레임을 다루기 위한 다양한 함수를 제공합니다. 이 중에서도 데이터 프레임의 칼럼별 데이터 유형을 확인하고, 특정 데이터 유형의 칼럼을 선택하거나 제외하는 방법은 매우 유용합니다. 1. 데이터 프레임의 칼럼별 데이터 유형 확인하기 데이터 프레임의 칼럼별 데이터 유형을 확인하기 위해서는 dtypes 속성을 이용하면 됩니다. 이 속성은 각 칼럼의 데이터 유형을 Series 형태로 반환합니다. import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'], 'C': [1.0, 2.0, 3.0]}) print(df.dtypes) 위 코드를 실행하면 다음과 같이 출력됩니다. A ..

DataFrame.to_string(buf=None, columns=None, col_space=None, header=True, index=True, na_rep='NaN', formatters=None, float_format=None, sparsify=None, index_names=True, justify=None, max_rows=None, max_cols=None, show_dimensions=False, decimal='.', line_width=None, min_rows=None, max_colwidth=None, encoding=None) Pandas DataFrame의 to_string() 메서드는 DataFrame 객체를 문자열로 반환합니다. 이 문자열은 데이터 프레임의 내용을 표시하..

DataFrame.to_html(buf=None, columns=None, col_space=None, header=True, index=True, na_rep='NaN', formatters=None, float_format=None, sparsify=None, index_names=True, justify=None, max_rows=None, max_cols=None, show_dimensions=False, decimal='.', bold_rows=True, classes=None, escape=True, notebook=False, border=None, table_id=None, render_links=False, encoding=None) 파이썬 Pandas DataFrame의 저장 방법 중 ..

DataFrame.to_pickle(path, compression='infer', protocol=5, storage_options=None) to_pickle 메서드란? to_pickle 메서드는 데이터프레임을 pickle 형식으로 직렬화한 후 파일로 저장합니다. pickle 형식은 파이썬에서 제공하는 직렬화 모듈로, 다양한 객체들을 바이너리 형태로 저장할 수 있습니다. to_pickle 메서드는 저장할 파일 이름과 경로를 인자로 받아 사용합니다. 예제 다음은 to_pickle 메서드를 사용하여 데이터프레임을 pickle 파일로 저장하는 간단한 예제입니다. import pandas as pd # 데이터프레임 생성 df = pd.DataFrame({ 'name': ['Alice', 'Bob', 'Cha..

DataFrame.to_dict(orient='dict', into=) Pandas는 Python에서 가장 인기있는 데이터 분석 라이브러리 중 하나입니다. Pandas DataFrame은 매우 유용한 데이터 구조입니다. 이를 to_dict 메소드를 사용하여 Python 딕셔너리로 변환할 수 있습니다. 이를 활용하여 창의적인 블로그 글을 작성해보겠습니다. Pandas DataFrame to_dict() 메소드 이해하기 Pandas DataFrame은 테이블 형태의 데이터 구조를 가지고 있습니다. 각각의 행과 열은 데이터를 담고 있으며, 이를 다양한 방법으로 조작하고 활용할 수 있습니다. Pandas DataFrame을 Python 딕셔너리로 변환할 수 있는 to_dict() 메소드는 이러한 활용성을 더욱 ..

DataFrame.to_clipboard(excel=True, sep=None, kwargs) Pandas DataFrame은 to_clipboard() 메서드를 이용하여 클립보드에 데이터를 저장할 수 있습니다. 이는 별도의 파일을 생성하지 않고 데이터를 바로 복사해서 붙여넣을 수 있어 매우 편리합니다. to_clipboard() 메서드는 다음과 같은 인자를 가질 수 있습니다. excel: bool, optional True일 경우, 복사한 데이터를 엑셀 파일 형태로 저장할 수 있습니다. sep: str, optional 복사할 데이터의 구분자(separator)를 지정합니다. 기본값은 "\t"으로 탭을 구분자로 사용합니다. index: bool, optional True일 경우, DataFrame의 인..

DataFrame.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None, inf_rep='inf', verbose=True, freeze_panes=None, storage_options=None) Pandas는 데이터 분석에서 가장 많이 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. Pandas를 사용하여 데이터를 처리한 후, 결과를 엑셀 파일로 저장해야 하는 경우가 많이 있습니다. 이때 to_excel 함수를 사..