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Pandas 사용법 - 함수적용, 그룹화 [기본] 함수 적용 data = { '이름' : ['채치수', '정대만', '송태섭', '서태웅', '강백호', '변덕규', '황태산', '윤대협'], '학교' : ['북산고', '북산고', '북산고', '북산고', '북산고', '능남고', '능남고', '능남고'], '키' : [197, 184, 168, 187, 188, 202, 188, 190], '국어' : [90, 40, 80, 40, 15, 80, 55, 100], '영어' : [85, 35, 75, 60, 20, 100, 65, 85], '수학' : [100, 50, 70, 70, 10, 95, 45, 90], '과학' : [95, 55, 80, 75, 35, 85, 40, 95], '사회' : [85, 25, 75, 80, 10, 80, 35, 95..

Pandas 사용법 - 결측치 처리, 데이터 정렬 및 수정 [기본] 결측치 처리 데이터를 확인하면 정상적인 데이터가 들어가있기도 하지만 중간중간 비어있거나 이상한 값이 입력되어 있을수도 있다. 데이터를 분석할 때에는 결측치를 처리해 주는 것이 중요하다. 몇가지 방법을 알아보자. data = { '이름' : ['채치수', '정대만', '송태섭', '서태웅', '강백호', '변덕규', '황태산', '윤대협'], '학교' : ['북산고', '북산고', '북산고', '북산고', '북산고', '능남고', '능남고', '능남고'], '키' : [197, 184, 168, 187, 188, 202, 188, 190], '국어' : [90, 40, 80, 40, 15, 80, 55, 100], '영어' : [85, 35, 75, 60, 20, 100, 65, 85], '수학' : [1..

Pandas 사용법 - 데이터 선택 방법 (iloc, loc, 조건 설정) [기본] data = { '이름' : ['채치수', '정대만', '송태섭', '서태웅', '강백호', '변덕규', '황태산', '윤대협'], '학교' : ['북산고', '북산고', '북산고', '북산고', '북산고', '능남고', '능남고', '능남고'], '키' : [197, 184, 168, 187, 188, 202, 188, 190], '국어' : [90, 40, 80, 40, 15, 80, 55, 100], '영어' : [85, 35, 75, 60, 20, 100, 65, 85], '수학' : [100, 50, 70, 70, 10, 95, 45, 90], '과학' : [95, 55, 80, 75, 35, 85, 40, 95], '사회' : [85, 25, 75, 80, 10, 80, 35, 95], 'SW..

Pandas 사용법 - 데이터에서 정보 확인하기 [기본] 이전에 사용했던 DataFrame을 가지고 데이터의 정보를 확인하는 방법을 알아보자. data = { '이름' : ['채치수', '정대만', '송태섭', '서태웅', '강백호', '변덕규', '황태산', '윤대협'], '학교' : ['북산고', '북산고', '북산고', '북산고', '북산고', '능남고', '능남고', '능남고'], '키' : [197, 184, 168, 187, 188, 202, 188, 190], '국어' : [90, 40, 80, 40, 15, 80, 55, 100], '영어' : [85, 35, 75, 60, 20, 100, 65, 85], '수학' : [100, 50, 70, 70, 10, 95, 45, 90], '과학' : [95, 55, 80, 75, 35, 85, 40, 9..

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