일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- 팀프로젝트
- 데이터분석
- 전처리
- GA4
- Python
- 태블로
- data analyst
- 시각화
- 데이터 분석
- da
- 클러스터링
- 서브쿼리
- pandas
- streamlit
- 머신러닝
- 히트맵
- 기초통계
- 최종 프로젝트
- cross join
- jd
- 군집화
- 프로젝트
- lambda
- SQLD
- Chat GPT
- 크롤링
- 기초프로젝트
- SQL
- If
- 프롬프트 엔지니어링
Archives
- Today
- Total
목록데이터 전처리 (1)
세조목
Python 정리(데이터 전처리)(indexing, 컬럼 관련, 데이터 확인(info, describe, isna, notna, fillna, dtype), astype, 데이터 병합(merge, concat, join), groupby, 피벗, sort_values)(24.01.24)
1. 인덱스 1) 인덱스 제거 방법 1 - 데이터 저장 時 data.to_csv("tips_data.csv", index=False) 2) 인덱스 제거 방법 2 - 데이터 불러올 時 df = pd.read_csv("tips_data.csv", index_col=0) 3) 인덱스 설정 df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3], 'B' : ['a','b','c']}, index = ['idx3', 'idx2', 'idx1']) 2. DataFrame 만들기 data = {'name' : ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age' : [25,30, 35], 'gender' : ['female', 'male', 'male'] } df = pd.DataFrame(data) 3...
데이터 분석 공부/Python
2024. 1. 24. 22:43