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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..

DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=',', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None, compression='infer', quoting=None, quotechar='"', line_terminator=None, chunksize=None, date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal='.', errors='strict', storage_options=None) Pandas는 파이썬 데이터 분석 라이브러리로, 데이터를 다루는 데 유용한 기능을 제공합..

# n주차 만들기 from datetime import datetime, timedelta def get_date(y, m, d): s = f'{y:04d}-{m:02d}-{d:02d}' return datetime.strptime(s, '%Y-%m-%d') def get_week_no(y, m, d): target = get_date(y, m, d) firstday = target.replace(day=1) if firstday.weekday() == 6: origin = firstday elif firstday.weekday()