python26 python - class method (__init__, show, set, get) https://youtu.be/tTCFYA7xIdA?si=zW-1_FlbKSbZTciG 2024. 12. 19. python - select_dtypes 특정 데이터 타입 열 지정 select_dtypes() 함수는 pandas에서 특정 데이터 타입을 가진 열만 선택할 때 사용됩니다. 이 함수는 데이터프레임에서 원하는 타입의 열을 선택하여 데이터 전처리 작업에 유용합니다.기본 문법DataFrame.select_dtypes(include=None, exclude=None) 주요 옵션include: 선택할 데이터 타입을 지정합니다.기본값은 None이며, None일 경우 포함할 열이 없습니다.문자열(예: 'number', 'object'), np.number, np.object, np.int64와 같은 개별 데이터 타입, 또는 이들의 리스트를 사용할 수 있습니다.예를 들어, include='number'로 설정하면 숫자형 열만 선택합니다.exclude: 제외할 데이터 타입을 지정합니다... 2024. 11. 9. python - 중복 데이터 제거 함수 (drop_duplicates()) *drop_duplicate가 아니라 duplicates s까지 써줘야함. drop_duplicates() 함수는 pandas에서 중복된 행을 제거하는 데 사용됩니다. 데이터 분석 과정에서 동일한 데이터가 중복되는 경우가 있는데, 이 함수를 통해 중복 데이터를 쉽게 제거할 수 있습니다. 다양한 옵션을 제공하여 특정 열에 대해서만 중복을 판단하거나, 중복된 경우 첫 번째 또는 마지막 값을 남길 수 있습니다. DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 주요 옵션 설명subset: 중복을 판단할 열(또는 열의 리스트)을 지정합니다.기본값: None (모든 열을 기준으로 중복을 판단)특정 열만 기준.. 2024. 11. 9. python - dropna() 결측치 제거 함수 함수 설명dropna() 함수는 기본적으로 결측값이 포함된 행 또는 열을 제거합니다.이를 통해 데이터에서 NaN 값을 제거하여 분석이나 모델 학습에 적합한 데이터로 만들 수 있습니다.기본 문법DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)주요 옵션axis: 행이나 열을 기준으로 NaN을 제거할지 선택합니다.axis=0 (기본값): 행 단위로 제거axis=1: 열 단위로 제거how: 제거할 기준을 설정합니다.'any' (기본값): 하나라도 NaN이 있는 경우 제거'all': 모든 값이 NaN인 경우에만 제거thresh: 최소 유효 값 개수를 지정합니다. 지정된 수 이상의 유효 값이 있는 경우 해당 행/열은 제거되지 않.. 2024. 11. 9. 이전 1 2 3 4 5 ··· 7 다음