Pandas로 그룹 분석과 통계 요약 완전 정복! (groupby, describe)
0. 이 글은 누구를 위한 글인가요?“부서별 평균 점수를 보고 싶어요!”“지역별로 몇 명이 있는지 알고 싶어요.”“통계를 한 번에 요약할 수 없을까요?”groupby와 describe는 이런 작업을 단 몇 줄로 가능하게 해줍니다.이 글을 보면 당신도 통계 요약 고수!1. 예제 데이터 만들기import pandas as pddata = { '이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Ella', 'Frank', 'Grace'], '부서': ['영업', '기획', '영업', '개발', '기획', '개발', '영업'], '점수': [88, 75, 90, 95, 77, 85, 92], '근무연차': [2, 1, 3, 5, 2, 4, 1]}df = pd.Da..
2025. 3. 25.
Pandas로 원하는 데이터만 쏙쏙 뽑기! - 데이터 선택 & 필터링 완전 정복
0. 이 글은 누구를 위한 글인가요?“표에서 특정 열만 보고 싶어요.”“나이가 30살 이상인 사람만 골라내고 싶어요!”“열 이름으로, 번호로, 조건으로 어떻게 추출하죠?”Pandas에서 원하는 데이터만 정확히 골라내는 방법, 아주 친절하게 알려드릴게요!1. 예제 데이터 먼저 만들기import pandas as pddata = { '이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Ella'], '나이': [24, 30, 18, 45, 29], '도시': ['서울', '부산', '대구', '서울', '부산'], '점수': [85, 90, 75, 88, 95]}df = pd.DataFrame(data)print(df)출력 예시: 이름 나이 도시..
2025. 3. 24.
Python Pandas로 데이터 전처리 완전 정복! (결측치, 중복, 정렬)
0. 이 글은 누구를 위한 글인가요?“데이터를 불러왔는데 뭔가 지저분해요…”“빈칸도 있고, 중복도 있고, 정리하기 너무 어려워요…”“정리된 데이터로 분석을 시작하고 싶어요!”이런 분들을 위해, 데이터를 ‘깨끗하게’ 정리하는 방법을 알려드립니다.1. 데이터 전처리란?전처리 = 분석 전에 데이터를 정리, 정제, 정렬하는 작업결측치 처리: 값이 비어 있는 셀 처리중복 제거: 똑같은 행 삭제정렬: 나이순, 날짜순 정렬열 이름/자료형 정리: 분석하기 좋게 정리2. 예제 데이터 준비하기import pandas as pdimport numpy as npdata = { '이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Alice', None], '나이': [24, np.nan, ..
2025. 3. 23.
Python으로 CSV 파일 불러오기 - 진짜 데이터 분석 시작하기
0. 이 글은 누구를 위한 글인가요?"이제 진짜 데이터를 불러와서 분석해보고 싶어요!""CSV? 엑셀이랑 뭐가 달라요?""파일 불러오니까 에러 나요..."이런 분들을 위해 CSV 파일이 뭔지부터 차근차근 알려드릴게요.1. CSV란 무엇인가요?1-1. CSV란?CSV = Comma Separated Values (쉼표로 구분된 값들)간단히 말하면, 엑셀 파일처럼 생긴 텍스트 파일입니다.1-2. 예시이름,나이,도시Alice,24,서울Bob,30,부산Charlie,18,인천Python에서 Pandas로 불러오면 엑셀처럼 표로 다룰 수 있어요!2. CSV 파일 준비하기 (직접 만들어보기)2-1. 메모장으로 만들기바탕화면에서 마우스 오른쪽 클릭 → "새로 만들기 > 텍스트 문서"아래 내용을 복사해서 붙여넣기이름,..
2025. 3. 22.
