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[데이터분석] 데이터프레임 중간에 생략된 부분 보이게 하는 방법 데이터프레임에 데이터가 많거나 칼럼이 많으면 데이터프레임을 출력할 때 전체가 다 출력되지 않고, 중간에 '...' 라고 일부분이 생략되어 있는 것을 보셨을 수 있습니다. 이처럼 데이터프레임의 중간 부분이 생략된 이유는, 바로 데이터프레임 기능을 제공하는 pandas 라이브러리의 기본값 설정이 생략되도록 되어있는 것인데요, pandas의 설정을 바꿔준다면 생략된 행 또는 칼럼을 볼 수 있습니다. 설정 기능은 두 가지로, 모든 행이 보여지도록 설정하는 기능과 모든 열이 보이도록 설정하는 기능이 있는데요, 아래와 같이 코드를 입력하면 됩니다. 1. 모든 행이 보이도록 import pandas as pd pd.set_option('display.max_rows',None) 2. 모든 열이 보이도록 import .. 더보기
[데이터분석] 데이터프레임 : 특정 칼럼(열)을 리스트로 바꾸는 방법 데이터프레임에서 특정 칼럼(열)에 있는 데이터를 리스트의 형식으로 만들고 싶을 수 있는데요, 이러한 경우 간단하게 for문을 이용해서 리스트로 만들 수 있답니다. 먼저, 아래와 같은 데이터프레임(df1)이 있다고 가정해보겠습니다. # itempricecount 0water10001 1milk20005 2coffee30002 3ade40001 4juice50003 5tea60002 이 데이터프레임에서 만약 'item' 칼럼에 있는 데이터들을 리스트로 만들고 싶다면 아래와 같이 for문을 사용해서 코드를 입력하면 됩니다. item_list = [] for i in df1['item'] : item_list.append(i) 먼저 비어있는 리스트를 만들고, for문에서 df의 'item' 칼럼에서 데이터를 하.. 더보기
[데이터분석] 데이터프레임 : 특정 칼럼(열)에 있는 데이터 출력하기 for문을 이용하면 데이터프레임에서 특정 칼럼(열)에 있는 데이터를 하나씩 출력할 수 있는데요, 먼저, 아래와 같은 데이터프레임(df1)이 있다고 가정해보겠습니다. # itempricecount 0water10001 1milk20005 2coffee30002 3ade40001 4juice50003 5tea60002 이 데이터프레임에서 만약 'item' 칼럼에 있는 데이터를 출력하고 싶다면 다음과 같이 코드를 작성하면 됩니다. for i in df1['item'] : print(i) water milk coffee ade juice tea 출력된 결과, 'item'에 있는 데이터가 모두 잘 출력되었음을 확인할 수 있습니다. 추가로, 만약 'item' 칼럼에 있는 데이터들을 하나의 리스트로 만들고 싶다면 아.. 더보기
[데이터분석] 데이터프레임 : 한 칼럼(열)에 특정한 값 있는지 조회하는 방법 데이터프레임에서 한 칼럼에 특정한 데이터가 있는지 확인할 수 있는데요, 먼저 아래와 같은 데이터프레임(df)이 있다고 가정해보겠습니다. itemcountpricerating 0coffee130004.5 1juice540003.0 2ade250004.0 3milk130002.5 4tea340003.0 5water210004.5 위 데이터프레임은 데이터의 양이 많지 않아서 한눈에 다 들어오지만 모른다 가정할 때, 'item' 칼럼에 'milk' 라는 데이터가 있는지 확인하는 코드는 다음과 같습니다. df['item'] == 'milk' df['칼럼명'] == '찾을 데이터' 와 같이 입력하면 아래와 같이 출력되는데요, 해당하는 값이 있으면 True, 없으면 False를 반환합니다. 0 False 1 Fals.. 더보기
[데이터분석] 데이터프레임 : 칼럼 이름이 있는 행을 열로 변환하는 방법 - melt() 데이터프레임을 이용하여 데이터를 분석하고 처리하다 보면, 칼럼 제목에 있는 값들을 하나의 열로 바꿔주고 싶을 수 있는데요, 아래 이미지처럼, 첫 번째 표에서 두 번째 표 형식으로 데이터를 변환해서 나타내고 싶을 수 있습니다. 위 표를 보면, 첫 번째 표에서 칼럼 이름에 해당되는 '2019', '2020', '2021' 이 오른쪽 표에서 'year' 라는 이름의 칼럼에 데이터로 추가되었고, 첫 번째 표에서 'item'과 해당 연도에 따른 값에 해당되는 영역이 오른쪽 표에서 'price' 라는 칼럼의 데이터로 변환이 되었습니다. 한편, melt() 라는 함수는 위와 같이 데이터프레임의 형태를 변환해주는 함수인데요, 위와 같은 결과를 나타내기 위해 사용해보도록 하겠습니다. 먼저, 첫 번째 표를 나타낸 데이터프.. 더보기
[데이터분석] 데이터프레임 : assign() 으로 새로운 칼럼(열) 추가하기 이전 글에서는 df['칼렴명'] = "입력할 값" 또는 df['칼럼명'] = list(or array) 로 데이터프레임에 새로운 칼럼을 추가하는 방법에 대해 살펴보았는데요, 이번 글에서는 assign() 함수로 새로운 칼럼을 추가하는 방법에 대해서 설명하도록 하겠습니다. - assign() : 데이터프레임에 새로운 칼럼 추가하기 assign() 함수는 데이터프레임에 새로운 열을 추가해주는 함수인데요, 먼저, 아래와 같은 데이터프레임(df)이 있다고 가정해보겠습니다. itemcountpricerating 0coffee130004.5 1juice540003.0 2ade250004.0 3milk130002.5 4tea340003.0 5water210004.5 1) 동일한 값 추가하기 assign() 함수는 a.. 더보기
[데이터분석] 데이터프레임 : 칼럼(열) 간단하게 추가하는 방법 데이터프레임에서 새로운 행이나 칼럼(열)을 추가하는 방법은 다양한데요, 이번에는 간단하게 칼럼(열)을 추가하는 방법에 대해서 설명하도록 하겠습니다. - 동일한 값이 들어있는 새로운 칼럼 추가하기 새로운 칼럼을 만들고, 그 칼럼에 모두 동일한 값을 넣어야 하는 경우가 있는데요, 우선 아래와 같은 데이터프레임이 있다고 가정해보겠습니다. itemcountpricerating 0coffee130004.5 1juice540003.0 2ade250004.0 3milk130002.5 4tea340003.0 5water210004.5 여기에 새로운 칼럼 'category'를 만들고 싶고, 데이터가 모두 'drink' 인 칼럼을 만들고 싶다면 아래와 같이 코드를 간단하게 입력하면 됩니다. df['category'] = .. 더보기
[데이터분석] 데이터 프레임 : 행과 열 바꾸기 - transpose() pandas 라이브러리를 이용하면 데이터프레임으로 데이터 분석을 쉽게 할 수 있는데요, 특히 다양한 형태로 쉽게 변경할 수 있기 때문에 많이 사용됩니다. 한편, 데이터프레임으로 데이터를 분석할 때, 행과 열을 바꿔서 나타내고 싶을 수 있는데요, 이러한 경우 transpose() 함수를 사용하여 행과 열을 바꿀 수 있습니다. 먼저, 아래와 같은 데이터프레임이 있다고 가정해보겠습니다. tempcountpricerating item coffeehot130004.5 juiceice540003.0 adeice250004.0 milkhot420002.5 teahot340003.0 waterice210004.5 위 데이터프레임은 'item' 칼럼이 인덱스로 설정된 데이터프레임입니다. 이제 이 데이터프레임에서 tran.. 더보기
[데이터분석] 데이터 프레임 : 두 개의 칼럼(열) 합치기 (문자열 데이터) - map() 데이터 프레임에서 문자열 데이터(텍스트)가 있는 두 열이 있을 때, 이 두 열을 합치고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 바로, map() 함수를 사용하면 쉽게 열을 합칠 수 있는데요, 아래 코드를 보면서 설명드리도록 하겠습니다. 1. 두 개의 칼럼 합치기 먼저, 아래와 같이 'df' 라는 이름의 데이터 프레임이 있다고 가정해보겠습니다. tempitemcountpricerating 0hotcoffee130004.5 1icejuice540003.0 2iceade250004.0 3hotmilk420002.5 4hottea340003.0 5icewater210004.5 위 데이터프레임을 보면, 'temp' 칼럼과 'item' 칼럼에 문자열 데이터가 있음을 확인할 수 있습니다. 여기서 텍스트 데이터로 이루어진 열을 .. 더보기
[데이터분석] 엑셀 파일, 원하는 칼럼(열) 선택적으로 불러와서 dataframe으로 나타내기 - usecols 이전 포스팅에서는 skipfooter를 이용하여 엑셀 파일에서 맨 마지막 행, 또는 하단 행을 제외한 행만 불러오거나, skiprows를 이용하여 선택적으로 특정 행만 불러서 가져오는 방법에 대해 살펴보았는데요, 이번에는 usecols를 사용하여 원하는 칼럼(열)만 선택해서 이를 dataframe으로 나타내는 방법에 대해 살펴보도록 하겠습니다. - usecols : 원하는 칼럼(열)만 불러오기 먼저, 아래와 같이 데이터가 있는 'sample.xlsx' 파일이 있다고 가정해보겠습니다. 위 파일을 보면, 1행에는 칼럼 이름이 있고, 2행부터 8행까진 항목들이 나열되어 있는 것을 볼 수 있습니다. 이제 이 엑셀 파일을 데이터프레임으로 나타내 보도록 하겠습니다. import pandas as pd file = .. 더보기

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